ATR自动目标识别及定位精度研究

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测量机器人ATR智能测量程序研制

测量机器人ATR智能测量程序研制
l x 2 ma 一 C值 1 () 1
3 重测方案及算法
根据《 国家 三角 测 量规 范 》 中重 测 的规定 , 采用 如下 所示 的重测 方案 及算 法 :
Mn i 一∑ { i 2 值 m ~c n
() 2
( )如果 S Ma 于 S Mi , ma ld x方 3 — x大 — n则 xn e 向“ C” 差 超 限 , 则 mil d x方 向 “ C 互 差 2 互 否 nn e 2”
测 中超 限判断 和 自动 重测 的算 法 , 编 制 了 相应 的 并
程序 。
成 果检 查 模 块 的 功 能 是 对 各 测 回 的观 测 值 进
行互差 比较 , 如水平方向各测 回观测值互差的 比较 等。如果互差 超 限, 自动识 别超 限 的测 回和方 则 向, 并按规范要求完成超 限测回的重测 。 成果输 出模块 的功 能是输 出指定格式 的观测
H A G L—e I u se g U N ii,LU G i h n j -
( h nin b nIv siaina dS r eigIsi t,Z e a gJa g u2 2 0 ,C ia Z ej gUr a n et t n u v yn t ue h  ̄i i s 1 0 8 hn ) a g o n t n n
骤 () 1 。否则进 入步 骤 ( ) 4。 ( )重 测 Ma I d x MiId x对应 的测 回 , 4 xn e , n n e 进
图 3 “C 互 差 检 测 流 程 图 2”
人 步骤 ( ) 1。
3 .若零 方 向 2 C互差 超 限或 下半 测 回的归零 差
超 限 , 重测 整个测 回l 。 应 _ 6 ]

全面剖析TCA2003全站仪ATR功能原理及其应用

全面剖析TCA2003全站仪ATR功能原理及其应用

全面剖析TCA2003全站仪ATR功能原理及其应用摘要:利用全站仪的ATR (Automatic Target Recognition)功能,能使测量工作自动化,从而提高测量效率。

本文简单地介绍了全站仪自动目标识别功能ATR的原理与测量精度,结合生产实际情况讨论了ATR在工程应用中注意的一些问题,并根据实际经验提出了解决方法。

关键词:全站仪;ATR;精度;校准;应用0 引言徕卡TCA2003全站仪作为95年生产的一种现代化测量仪器,不仅测量精度高(标称测角精度±0.5″,边长1mm+1ppm×D),而且具有自动目标识别与跟踪功能即ATR 功能(Automatic Target Recognition),可按照内置机载程序进行自动观测与记录,实现无人值守不间断观测,已在水电站大坝安全监测、岩土工程围岩变形测量等方面得到了广泛应用,使监控工作向三维、快速和高度自动化方向发展,成为安全分析和施工控制的最可靠依据之一,在测绘行业得到了普遍认可。

但是人们在分享它那特殊功能时,可能对其工作原理、使用方法以及注意事项不甚完全了解,本文结合作者在实际工作中遇到的一些问题,并针对这些问题提出了相应的解决办法,旨在提高TCA2003全站仪或类似仪器的应用水平。

1 ATR工作原理ATR功能部件被安装TCA2003全站仪的望远镜上。

在打开ATR功能进行测量时,全站仪的CCD光源发射一束红外激光,经过仪器的光学部件多次反射处理后,与望远镜的视准轴同轴地发射出去,由目标棱镜反射回来并引导ATR光束至CCD阵列上,形成光点。

光点位置以CCD相机的中心作为参考点来精确确定。

如果望远镜的视准轴和CCD相机的中心是一致的,则使用ATR功能测得的角度值,可直接从CCD相机上光点的位置计算出来(如图1所示)。

在人工粗略照准目标棱镜使用内置机载程序开始ATR精密测量之后,ATR首先检查目标棱镜是否位于望远镜的视场内,如果在视场内找不到目标棱镜,它将在仪器设定的范围内进行螺旋式搜索,一旦探测到棱镜,搜索动作即刻停止,由马达驱动望远镜重复多次、最大限度地靠近棱镜中心,并测量棱镜中心与十字丝中心的偏离值,修正输出最终的水平角和垂直角测量值(如图1所示)。

测量机器人的ATR测量原理及重复性实验分析

测量机器人的ATR测量原理及重复性实验分析

测量机器人的ATR测量原理及重复性实验分析作者:景琦程增杰刘承宇成立辉来源:《科技创新导报》2012年第35期摘要:该文简述了Leica公司的新型测量机器人TS30自动目标识别(ATR)功能的原理,设计了一个一般观测条件下的实验,研究ATR测角重复性的情况,并运用数理统计原理加以分析,从而探讨了ATR照准精度可靠性。

关键词:测量机器人 TS30 ATR 测量重复性。

中图分类号:TP242 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2012)12(b)-000-03TS30是Leica公司2009年推出的第四代超高精度智能全站仪,是目前世界上最先进的测量机器人。

如图1所示,作为TCA2003的替代产品,TS30的能耗低,转动噪声较TCA2003减少很多,其标称测角标准差0.5″,自动目标识别模式(ATR模式)的测角标准差1″,ATR 照准精度200 m内优于1 mm,1000 m优于2 mm,工作范围1.5~1000 m。

测量机器人(Survey robot)是一种能代替人进行自动搜索、跟踪、辨识和精确照准目标并获取角度、距离、三维坐标以及影像等信息的智能型电子全站仪。

其中,自动目标识别(ATR)功能是测量机器人测量准确性的核心和决定性因素,但ATR测量的重复性如何,ATR测量值是否可靠等类似的问题仍困扰着我们。

该文通过设计一系列实验,运用数理统计原理计算了ATR测量重复性即内符合性,从而评估ATR测量的可靠性。

1 ATR的测量原理测量机器人采用了自动目标识别技术ATR(automatic target recognition),实现了普通棱镜长距离自动识别与精确照准,其工作原理如图2所示。

ATR部件安装在全站仪的望远镜上,在使用ATR测量时,CCD光源先自主发射一束红外激光,按类似自准直的原理通过光学部件同轴地投影在望远镜视准轴上,由棱镜反射回来。

望远镜里专用分光镜将反射回来的ATR 光束与可见光、测距光束分离出来,引导ATR光束至CCD阵列上,形成光点,由内置CCD相机接收,其位置以CCD相机的中心作为参考点来精确地确定。

全面剖析TCA2003全站仪ATR功能原理及其应用

全面剖析TCA2003全站仪ATR功能原理及其应用

C ia hn ) Abtat T eA R ( uo t ag t eont n fn t no tl t in a k uvyn uo t ,h si po igte src: h T A tmai Tre R cg io ) u ci f oa s t s nma esreigatmai tu m rvn c i o t a o c c h
上 ,形成光点 ,由内置 C D相机接收 ,其位 置以 C C C
D相机的中心作为参考点来精 确地确定。 C C D阵列将 接收到的光信号 ,转换成相应的影像 ,通过图像处理
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施工控制的最可靠 依据之 一 ,在测绘行 业得 到了普遍 认可。但是 人们在 分享 它那特殊功能时 ,可能 对其工 作原理、使 用方法 以及注 意事项 不甚完全 了解 ,本文 结合作者在 实际工作中遇 到的一些 问题 ,并针对这些 问题提 出了相应的解决办法 , 旨在提 高 T A2 0 全站 C 03
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s t n, i u sssmepo l edn t ni eapia o ftesi n t n i pat a poet o h ai o ao t i s ds se o rbe n eig a et n i t p l t no adf ci rc cl r c nteb s f c ms t o nh ci h u o n i j s s

徕卡TS50和TM50不同功能技术指标对比描述

徕卡TS50和TM50不同功能技术指标对比描述

徕卡TS50和TM50主要技术指标区别表:1.自动目标识别功能(ATR模式):通过全站仪内部的高分辨率CMOS摄像头,拍摄捕捉棱镜回光的光强点(棱镜中心),然后自动定位仪器照准棱镜中心(为了快速定位,并非完全精确对准棱镜中心,剩余偏移量全站仪自动改正至水平角和竖直角),TS50和TM50全站仪都具有该功能,只是距离和精度上有差别,TS50可ATR模式测至1km,在1km时精度是±1mm;TM50可A TR 模式测至3km,精度按比例发散至7mm。

常规棱镜模式下,TS50/TM50均可测量至3500m。

2.LOCK模式:可对单一目标实时跟踪并锁定目标连续测量,特别适用于烟囱,高层建筑,桥梁动静载挠度测量,动态飞行目标等的实时跟踪测量,在使用GRP等轨检小车对高铁或地铁铺轨过程中进行轨道精调时,必须要使用LOCK功能的全站仪才能实时对棱镜锁定跟踪。

TS50具备此功能,而TM50不具备此功能。

3.超级搜索(PS):仪器自动旋转并发出一束激光探测棱镜。

一旦探测到目标棱镜,仪器望远镜会自动照准目标并等待测量。

整个棱镜搜索仅要几秒钟时间。

因此不仅加快了初始测量时搜索棱镜的时间,而且在目标失锁时能够快速重新锁定。

与原来一些棱镜搜索模式相比,作业效率明显提高。

同时还具备随意设置测量距离和测量上下左右窗口范围等功能,比如只搜索水平角30°~60°、竖直角60°~90°,100m~150m距离范围内的棱镜,该范围之外的棱镜将不予搜索和测量,这对于隧道,地铁,桥梁腹面及其他狭小环境的较多密集棱镜监测非常实用。

TS50具备此功能,而TM50不具备此功能。

4.导向光(EGL):红、黄两色光闪烁,指导司镜员放样,司镜员可以跟据导向光双色重叠后的橙色来判定该往哪边走,提高了放样速率。

也可以在黑暗环境中通过仪器发出的闪烁光方便测量人员快速找到棱镜而不再需要额外电筒等照明设备。

TS50具备此功能,而TM50不具备此功能。

红外成像ATR系统中的数字图像处理及识别检测分类技术研究

红外成像ATR系统中的数字图像处理及识别检测分类技术研究

红外成像ATR系统中的数字图像处理及识别检测分类技术研究红外成像ATR(Automatic Target Recognition)系统是利用红外成像技术进行目标识别和分类的一种先进技术。

它可以应用于军事、航空航天、安防等领域,具有重要的实际应用价值。

在红外成像ATR系统中,数字图像处理及识别检测分类技术是关键所在,对于实现精确、快速的目标识别和分类起着至关重要的作用。

红外成像技术是利用物体天然辐射的红外光谱进行成像,通过红外相机采集红外图像,再经过数字图像处理进行目标的提取、分割和特征提取等过程,最后利用识别检测分类技术对目标进行分类判别。

目前,红外成像ATR系统的数字图像处理及识别检测分类技术研究主要包括目标检测、特征提取和分类算法等方面。

在红外目标检测方面,常用的方法有基于阈值分割、基于纹理特征和基于形状特征等。

基于阈值分割的方法通过设定合适的阈值来实现目标和背景的分割,在红外图像中较为简单有效。

而基于纹理特征的方法则利用目标的纹理信息进行检测,通过提取目标的纹理特征与背景进行对比,能够得到更准确的检测结果。

基于形状特征的方法则是通过提取目标的形状信息进行检测,可以有效地识别自然环境中的目标。

在特征提取方面,常用的方法有基于灰度共生矩阵(GLCM)的方法、基于小波变换的方法和基于人工神经网络的方法等。

基于灰度共生矩阵的方法通过计算图像中像素点的灰度值,并通过计算不同方向和距离的灰度共生矩阵来提取纹理特征,能够有效地对目标进行分类。

基于小波变换的方法则将图像进行小波分解,通过分析不同尺度和频率的小波系数来提取目标的特征信息。

而基于人工神经网络的方法则通过对目标样本进行训练,构建分类模型,实现目标的自动识别和分类。

在分类算法方面,常用的方法有支持向量机(SVM)、最近邻算法(kNN)和神经网络等。

支持向量机是一种统计学习方法,通过构建高维特征空间并找到最佳超平面来实现分类,具有较好的分类性能。

最近邻算法则是根据目标与样本的距离进行分类,能够对目标进行准确的分类。

ATR的工作原理、校准及检测

ATR的工作原理、校准及检测

ATR的工作原理、校准及检测朱顺平;薛英【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2005(000)003【摘要】本文综合了近几年来徕卡有关ATR技术性能的一些文章,并结合大量实践,对里面的观点进行验证,明确一些基本概念,对适合我们使用的方法进行了探讨.其中:--在工作原理上,对ATR硬件在望远镜里的结构,ATR作用时红外激光的发射、接收,图像信号的判断、再判断,偏移的计算,望远镜的驱动,定位,角度值的改正等全过程作了较为详细的介绍;--在ATR的校准方面,明确了校准的目的、对象、方法,介绍了偏移和定位精度,区别了ATR的视准差与常规仪器指标差和视准差的关系,提供了判断校准必要性的前提条件;--在ATR的检测方面,就ATR的测角精度,对如何评定提出了看法,即以某一距离为界,分别规定限差,并给出了相应的公式.此外,介绍了实践中,徕卡和我们自己使用的两种检测方法.特别对后一种方法,提供了较多的测试数据,以及对测试过程的要求、测试结果的评价.这些内容,给国内同行提供了有价值的参考.【总页数】5页(P26-29,18)【作者】朱顺平;薛英【作者单位】解放军信息工程大学测绘学院检修中心,河南,郑州,450052;解放军信息工程大学测绘学院检修中心,河南,郑州,450052【正文语种】中文【中图分类】P204【相关文献】1.美国HEMATRON Ⅱ型热合机的电路工作原理及常见故障维修 [J], 王长青2.气动院校准箱工作原理分析及TPS校准目标量的获得方法 [J], 徐铁军;郝卫东;李聪;曲芳亮3.MEVATRON KD2加速器AEC放大板工作原理和维修实例 [J], 周方4.MEVATRON KD—77医用电子直线加速器注入器工作原理及故障维修 [J], 夏兵5.医用磁共振成像系统的工作原理及校准方法探究 [J], 王化鹏;秘超群;徐树兴因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

自动目标识别和照准技术

自动目标识别和照准技术

自动目标识别和照准技术总结Summary of automatic target recognization and sighting Technology主要内容1. 自动目标识别和照准技术的定义2. 自动目标识别技术的发展历史及研究现状3. 全站仪自动目标识别的原理和过程4.目标识别技术的效果评估1.自动目标识别和照准技术的定义自动识别与照准技术:应用一定的识别装置,通过被识别目标和识别装置之间的接近活动,完成目标识别、照准与跟踪后,经过图像处理识别光斑与中心定位,自动地获取被识别目标的相关信息,并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。

ATR发展简史自1958 年Barton通过AN/FPS-16 雷达对前苏联人造卫星Spuknit II 的外形特征作出准确论断,世界各国对于雷达ATR 技术的研究已有五十年历史。

自动识别技术在全球范围内得到了迅猛发展,初步形成了一个包括条码技术、磁条磁卡技术、IC卡技术、光学字符识别、射频技术、声音识别及视觉识别等集计算机、光、磁、物理、机电、通信技术为一体的高新技术学科。

此外,ATR 技术在军事、测绘领域、医学CT 诊断、生物特征识别、手写输入、语音鉴别等民用领域中也受到了广泛重视,并取得了长足的进步。

条码识别技术:售货员通过扫描仪扫描商品的条码,获取商品的名称、价格,输入数量,后台POS 系统即可计算出该批商品的价格,从而完成顾客的结算。

ATR 技术的分类及应用生物识别技术:声音识别、人脸识别、指纹识别图像识别技术:车牌识别过程磁卡识别技术:用于制作信用卡、银行卡、地铁卡、公交卡、门票卡、电话卡;电子游戏卡、车票、机票以及各种交通收费卡等1234IC 卡识别技术:二代身份证,银行的电子钱包,电信的手机SIM 卡,公共交通的公交卡、地铁卡,收取停车费的停车卡等。

ATR 技术的应用光学字符识别技术(OCR ):影像扫描仪、传真机、数码相机等。

TCA1800全站仪ATR系统可靠性分析

TCA1800全站仪ATR系统可靠性分析

TCA1800全站仪ATR系统可靠性分析介绍了徕卡TCA1800全站仪的自动目标识别(ATR)系统及其功能,研究了自动识别系统的测角精度及其可靠性。

通过选择在不同观测时间、不同观测距离、不同观测环境下,详细分析ATR的测角精度以及环境对测角质量的影响,比较传统的人工测角与ATR测角的可靠性,获得有益的结论,来指导使用者选择徕卡TCA1800的观测方式及观测时段。

标签:TCA1800全站仪;自动目标识别系统;测角;精度分析1 绪论1.1 目的。

随着具有自动目标识别(ATR-automatic target recognition)的智能型全站仪的问世,使测量方法发生了革命性的变化。

目前,具有ATR功能的全站仪已广泛应用在高精度的精密工程测量、变形监测以及自动化较高的自动观测任务中。

然而,在实际测量工作中,ATR测量能否达到所需的精度要求?观测质量和成果是否可靠?工作效率跟人工测量相比如何?基于运用徕卡TCA 1800全站仪ATR功能进行试验和测量工作的实践,本文通过对其在试验中的测量成果的分析,研究了ATR功能在不同环境条件下的水平测角精度,探讨ATR 测量的可靠性。

1.2 研究方法。

室内试验:为避免外界条件对观测造成的影响,选择观测条件稳定的室内进行一个中心多边形的水平角观测,对比验证人工观测和ATR测量能达到的精度。

室外试验:通过室外实地的大地四边形测量,运用ATR测角和传统的人工测角进行测量,并进行精度分析比较,得出ATR测角在实际应用中的精度。

同时,对比人工测量和ATR测量的工作效率。

全天候试验:选择不同天气、不同时间段下,进行测角任务,然后进行精度评定,求证不同天候情况下,测角精度是否满足测量要求。

2 室内试验2.1 外界条件的影响精密测角会受到外界条件变化的影响,为减少外界条件的影响,精确测定ATR测角所能达到的精度,选择外界环境相对稳定的室内进行试验。

2.2 方案设计试验场地:广工大结构实验室。

机器人视觉系统的目标识别与位置定位研究

机器人视觉系统的目标识别与位置定位研究

机器人视觉系统的目标识别与位置定位研究简介:机器人视觉系统的目标识别与位置定位是目前机器人研究领域的一个重要课题。

随着机器人在各个领域的应用不断扩大,对于机器人具备准确高效的目标识别与位置定位能力的需求也日益增加。

本文将从目标识别和位置定位两个方面进行研究探讨,并介绍目前的研究现状和未来发展的趋势。

一、目标识别目标识别是机器人视觉系统中的关键技术之一。

它是指机器人通过对输入图像或视频进行分析和处理,识别出图像中感兴趣的目标物体。

目标识别技术具有广泛的应用领域,如工业自动化、无人驾驶汽车、医疗辅助等。

目前,目标识别技术主要包括传统的图像处理方法和基于深度学习的方法两种。

1. 传统的图像处理方法传统的图像处理方法主要利用图像的颜色、纹理、边缘等特征进行目标识别。

通过提取图像中的特征并利用分类算法进行识别,如SVM、Boosting等。

然而,这种方法在复杂背景、遮挡等情况下容易受到影响,对于目标物体的变形、光照变化等也较为敏感。

2. 基于深度学习的方法近年来,基于深度学习的方法在目标识别中取得了巨大的突破。

它利用深度神经网络对图像进行端到端的学习和特征提取,较好地解决了传统方法的问题。

例如,卷积神经网络(CNN)在图像分类和目标检测任务中取得了显著的成果。

借助于大规模标注的数据集和强大的计算能力,深度学习方法在大多数视觉任务中都达到了甚至超过人类的识别性能。

二、位置定位位置定位是机器人导航和路径规划的基础,也是实现机器人自主行动的关键。

它是指机器人通过感知周围环境,并准确定位自身位置的过程。

目前,机器人位置定位主要分为基于传感器的定位和基于地图的定位两种方法。

1. 基于传感器的定位基于传感器的定位主要利用机器人安装的各种传感器,如摄像头、激光雷达、惯性测量单元等,获取环境信息,并通过传感器数据进行自我定位。

例如,通过摄像头获取环境图像,利用视觉里程计或SLAM算法进行机器人的位姿估计。

但该方法容易受到环境光照变化、传感器噪声等因素的影响,导致定位精度下降。

TCA1800全站仪ATR系统可靠性分析

TCA1800全站仪ATR系统可靠性分析

D0 E
EO A
4 2 5 3 1 4 . 3 4 2 5 3 1 6 . 3
8 4 2 O 3 2 .9 84 2 O 3 1 . 2
表 1各种 消噪 方法 的 S N R和 R MS E
信 噪 比 均方差
强制消 噪 默认 闽值 消噪
3 6 . 9 7 4 5 3 _ 2 5 3 9 . 3 4 8 4 0 - 5 2
2 . 2方案设 计 试验场 地 : 广 工大结构实验 室 。 在 室 内布置如 图 1 所示 的中心多边 形网进行测试 , 平 均边长 为 1 8 m。 观测等 级设计 :本 次试验 主要 目的是 试验仪 器在 室内稳定 的观测 条件下不 同观测 方法所 能达到 的精 度 ,采用 方 向观测法 , T C A 1 8 0 0 属 于D J 1 , 观测 4 个测 回。 试验 过程 : 4 月2 2日,在 0点架设 仪器 , A、 B 、 C 、 D 、 E点 架设 棱镜 , 将每个方 向逐一照准进行 观测 。 1 4 : 3 0 开始人工观 测 4 测回, 人工记 录数 据, 1 4 : 5 5 结 束人工 观测 , 无重测 ; 1 5  ̄ . 0 开始 A T R 自动 观测 5 测 回, 仪器 自动记 录数 据 , 1 5 : 2 5 结束, 无 重测 。 对 比人 工观测 , A T R 自动观测得 出的水平夹角 的值列 于表 1 。 2 . 3精度分析 表 1室 内实验 水 平 方 向对 比


给 定的软闽 值消噪 4 8 . 1 3 6 1 4 7 3 中值滤波 消噪 4 1 . 4 3 7 2 D 8 1
小波 包默认 阈值 消噪 3 8 . 7 7 3 4 . 3 2 9
O 2 o 0 0 4 0 O 0

atr合成致死原理

atr合成致死原理

atr合成致死原理ATR合成致死原理概述ATR合成致死原理是指通过ATR(自动目标识别)技术,将无人机或导弹等武器系统与合成孔径雷达(SAR)等传感器相结合,实现对目标的自动识别与打击。

该原理基于先进的图像处理和模式识别算法,能够高效、准确地识别目标,并对其进行定位和打击,具有较高的杀伤精度和打击效果。

一、ATR技术的基本原理ATR技术是基于计算机视觉和模式识别技术的一种应用。

它通过对目标图像进行处理和分析,提取目标的特征信息,并通过预先训练好的模型对其进行识别。

其基本原理可以分为以下几个步骤:1. 图像采集与预处理:利用传感器获取目标的图像数据,并对其进行去噪、增强等预处理操作,以提高图像的质量和清晰度。

2. 特征提取与选择:根据目标的不同特征,选择合适的特征提取算法,如边缘检测、纹理分析等,提取目标图像中的关键特征。

3. 模式建立与训练:通过大量的目标样本数据,建立目标的模型,并使用机器学习算法进行训练,使得系统能够准确地识别目标。

4. 目标识别与定位:对新的目标图像进行识别,根据目标的模型和特征,判断目标的类别,并计算其在图像中的位置和姿态信息。

5. 目标打击与跟踪:根据目标的位置信息,实施打击或跟踪操作,将武器系统对准目标并进行打击。

二、ATR合成致死原理的优势ATR合成致死原理具有以下几个优势:1. 高效性:ATR技术能够在短时间内对大量目标进行快速识别和打击,大大提高了作战效率和打击效果。

2. 准确性:通过深度学习和模式识别算法,ATR技术能够准确地识别目标,并对其进行定位和打击,减少了误判和误伤的可能性。

3. 自动化:ATR技术实现了对目标的自动识别和打击,减轻了作战人员的工作负担,降低了人为因素对作战效果的影响。

4. 抗干扰能力强:ATR技术在处理图像时能够抵抗一定的噪声和干扰,保持较高的识别准确率。

三、ATR合成致死原理的应用领域ATR合成致死原理在军事领域具有广泛的应用,特别是在无人机和导弹等武器系统中。

红外目标自动识别(ATR)算法性能评估的方法研究

红外目标自动识别(ATR)算法性能评估的方法研究

( T ag r h e iw d i hsp p r h p rt gcn io miaina dp r r n es ei— A R) lo i ms s ve e t i a e.T eo e ai o dt nl tt n ef ma c p c t ir n n i i o o i f
IF A E M N HY /V L2 , o6 U E2 0 N R R D( O T L ) O .8 N .,J N 0 7
维普资讯
摘 要 : 文对 红 外 自动 目标识 别 (T ) 法性能 评估 的发 展进行 了系 统 的梳 理,介 本 AR 算 绍 了 A R算 法性能评估 过程 中必 不可少 的工 作条件 限制 以及 性能指标 的选 取,并 总结 T 了 目前 A R算 法性能评估 中经 常采 用 的几种 方 法。 T 关键 词:自动 目标识 别;算 法评 估;响应表 面模 型; R C 曲线 O
维普资讯
文 章编 号 : 1 7-7520)60 1—6 6288 ( 7 —050 0 0
红 外 目标 自动 识别 ( T 算法 A R)
性 能 评 估 的 方 法 研 究
张 亚楠 ,汤 心溢
( 中国科学院上海技术物理研 究所,上海 20 8) 003
i g ROC ur e n ; c v
1 红外 自动 目标 识别 ( T 算 法性 A R) 能 评 估 的发 展 背 景
随着复杂 算法 、微处理 器和 V S 、 V SC LI H I
算 法 组合 ,使 系统 的性 能满 足 纷繁 变 化 的战 场 环境 的要求 。因此如 何 科学 地分 析和 评 估 A R T 系统及 算 法 ,以便 有 针对 性 地 改善 并提 高 其性 能,这 已成为 一个 急待解决 的 问题 。

几种自动目标跟踪算法的比较研究

几种自动目标跟踪算法的比较研究

几种自动目标跟踪算法的比较研究作者:曹晓丽李明邢玉娟谭萍来源:《硅谷》2013年第02期摘要:复杂背景目标跟踪是近年来自动目标识别(ATR)领域的一个研究热点,在军事、医疗、安全等多个领域具有广泛的应用前景。

ATR的研究内容主要包括目标的检测分类、特征提取和目标定位识别等。

本文对当前流行的目标跟踪算法进行了全面的分析比较,最后对目标跟踪算法的进一步研究方向进行了深入的探讨。

关键词:目标跟踪;粒子滤波;自动目标识别1 引言目标跟踪(Target Tracking)是近年来计算机视觉领域最活跃的研究方向之一,它包含从目标的图像序列中检测、分类、识别、跟踪并对其行为进行理解和描述,属于图像分析和理解的范畴。

从技术角度而言,目标跟踪的研究内容相当丰富,主要涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能等学科知识;同时,动态场景中运动的快速分割、目标的非刚性运动、目标自遮挡和目标之间互遮挡的处理等问题也为目标跟踪研究带来了一定的挑战。

由于目标跟踪在视频会议、安全监控、军事制导、医疗诊断、高级人机交互及基于内容的图像存储与检索等方面具有广泛的应用前景和潜在的经济价值,从而激发了国内外广大科研工作者浓厚兴趣,尤其在美国、英国等国家已经开展了大量相关项目的研究。

2 目标跟踪算法的比较视觉目标跟踪是指在视频图像序列的各帧图像中找到被跟踪的目标。

目标跟踪算法具有不同的分类标准,可根据检测图像序列的性质分为可见光图像跟踪和红外图像跟踪;又可根据运动场景对象分为静止背景目标跟踪和运动背景下的目标跟踪。

本文依据被跟踪目标中提取的不同特征来阐述不同的目标跟踪算法。

1)基于区域的目标跟踪算法。

基于区域的跟踪的基本思想是通过图像分割或预先人为确定,提取包含着运动目标的运动变化的区域范围作为匹配的目标模板,然后把目标模板与实时图像在所有可能位置上进行叠加,然后计算某种图像相似性度量的相应值,其最大相似性相对应的位置就是目标的位置,Jorge等人提出的区域跟踪算法不仅利用了分割结果来给跟踪提供信息,同时也能利用跟踪所提供的信息改善分割效果,把连续帧的目标匹配起来跟踪目标。

ATR自动目标识别及定位精度研究

ATR自动目标识别及定位精度研究

河海大学毕业论文ATR自动目标识别及定位精度研究专业年级98测量一班学生姓名衣冰、廖晟、张福指导教师黄腾陈光保评阅人2002年6月目录前言 (2)第一章ATR的使用意义及介绍 (3)§1,1工程建筑物安全监测自动化的意义 (3)§1,2 ATR自动目标识别及定位精度研究的意义 (3)§1,3TCA2003全站仪简介 (4)§1,4 ATR自动目标识别及定位 (5)1,4,1原理简介 (5)1,4,2精确定位 (5)1,4,3 ATR测量的过程 (7)1,4,4 目标跟踪反馈环 (7)1,4,5目标跟踪 (8)§1,5自动观测软件 (8)1,5,1自动观测软件简介 (8)1,5,2操作步骤 (9)第二章ATR外业实验部分 (11)§2,1网形的选择 (11)§2,2实验的具体步骤 (12)2,2,1 ATR测角及观测成果 (12)2,2,2人工测角及观测成果 (31)2,2,3边长反算角度 (35)第三章数据处理及精度分析 (37)§3,1边长反算角度 (37)§3,2成果比较及精度分析 (39)§3,3.精密测角的误差影响 (42)§3,4.测量时的具体情况 (42)§3,5 TCA2003 (43)第四章外文资料及翻译 (46)第五章结语 (51)前言随着科学技术的发展,测量行业在技术和仪器上都有了长足的发展,给这个行业带来了勃勃生机和前进力量。

ATR技术就是电子技术和自动化技术不断发展的结果。

全站仪是智能型测量仪器,被誉为测量机器人。

它利用自控马达和CCD相机来完成搜索目标、精确照准和自动观测三个过程,来实现自动测量。

本实验使用TCA2003全站仪和开发的自动测量程序,进行多种情况下(不同距离、不同大气环境等)的自动观测实验,并且与人工测量和精密测边反算角度作比较,来评定ATR的测量精度,并寻求高精度的ATR观测条件。

自动目标识别

自动目标识别

自动目标识别自动目标识别(Automatic Target Recognition,ATR)是一种利用计算机视觉和图像处理技术来自动识别和分类目标的方法。

它在军事、安防、航空航天等领域具有重要的应用价值。

自动目标识别系统主要由以下几个部分组成:图像采集设备、特征提取、目标识别算法和结果显示。

首先,图像采集设备用于获取目标的图像或视频,并将其传输到计算机中。

然后,特征提取算法从图像中提取出与目标有关的特征,例如形状、纹理、颜色等。

接着,目标识别算法将这些特征与已知的目标模型进行比对,以确定目标的类别。

最后,结果可以通过显示设备进行展示。

自动目标识别的关键技术主要包括特征提取和目标识别算法。

特征提取是指从目标图像中提取出与目标密切相关的特征信息。

常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理提取等。

目标识别算法是指根据特征信息将目标分类到不同类别的算法。

常见的目标识别算法包括模板匹配、支持向量机、神经网络等。

自动目标识别系统的应用非常广泛。

在军事领域,自动目标识别可以用于识别敌方战机、导弹、坦克等目标,帮助军事指挥决策。

在安防领域,自动目标识别可以用于监控摄像头中的人脸识别、车牌识别等任务,提高安全性和效率。

在航空航天领域,自动目标识别可以用于无人机的自主导航和避障,提高飞行安全性。

然而,自动目标识别技术还存在一些挑战和问题。

首先,目标在不同场景和角度下的外观变化较大,可能导致识别错误。

其次,目标与背景的干扰可能导致目标无法准确识别。

此外,目标分类的准确率和实时性也是需要考虑的问题。

总之,自动目标识别技术在军事、安防、航空航天等领域具有广泛的应用前景。

随着图像处理和机器学习技术的不断发展,相信自动目标识别技术将在更多领域发挥重要作用,为人们的安全和生活提供更多便利。

TCA2003全站仪自动识别系统ATR的实测三维精度分析

TCA2003全站仪自动识别系统ATR的实测三维精度分析

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孙 景 领 黄 , 腾 邓 , 标
(. 1 南京信 息工程大学 遥 感学院 , 苏 南京 2 0 4 ; . 江 10 4 2 河海大学 土木 工程 学院 , 江苏 南京 2 0 9 ) 10 8 摘 要: 简述智能 型全站仪 T A 0 3的 自动 目标识别 ( R) C 20 AT 功能及 其二次 开发 的机 载测量软件 的特点 , 以琅琊 山
光 学部 件被 同轴投影 在 望远镜 轴 上 , 物镜 口发 出 , 从
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T A 03 C 2 0 全站仪是瑞士 L i 公 司生产 的, ea c 具 有 自动 目标识别 ( T ) A R 功能, 该仪器是智能型全 站 仪的开拓者 , 被誉为测量机器人 , 也是当今世界上测 量精度最高的全站仪之一 , 其标称测角精度 ± . , 05 测距精度 ±( m+1 p D k 。仪器所具备 1 m m x m) p 的 A R功能是基 于全站仪发射 的红外光束 , T 通过

第8章21世纪的自动目标识别(ATR)技术

第8章21世纪的自动目标识别(ATR)技术

第8章21世纪的自动目标识别(ATR)技术
第8章21世纪的自动目标识别(ATR)技术
作者机构:无
来源:江南航天科技
年:2002
卷:000
期:002
页码:67-78
页数:12
中图分类:TN953
正文语种:CHI
关键词:21世纪;自动目标识别;ATR;合成孔径雷达;产品开发周期摘要:本章针对21世纪初很可能成为军事技术创新项目和改变任务规划方式的视频或图象自动目标识别(ATR)系统的发展趋势进行预测,重点讨论作为军工产品的(ATR)得以实现的促成因素以及决定大力推动该技术向军事技术创新发展的努力成败的因素,并就怎样缩短该技术走向市场的时间以及ATR系统将会在后冷战时期哪些战场上出现的前展性问题提出一些看法,至于非常专业化的具体工程技术实现方法及其性能指标,因为涉及到专利和烦琐的分类讨论,本章只好不予涉及。

自动目标识别与照准原理简介

自动目标识别与照准原理简介

在全站仪目标方向观察中,主要有目标照准,度盘读数两大步骤。

下面以徕卡自动化全站仪的ATR技术为例,介绍自动目标识别与照准的基本原理一原理简介自动目标识别部件被安装在全站仪的望远镜上,红外光束通过光学部件被同轴地投影在望远镜上,从物镜发射出去,反射回来的光束,形成光点由内置CCD传感器接收,其位置以CCD传感器中心作为参考点来精确的确定。

假如CCD传感器中心与望远镜光轴调整正确,则可从CCD传感器的光点的位置直接计算并输出以ATR方式测得的水平方向和垂直角。

图带ATR望远镜结构示意图与人工照准目标存在视准差一样,ATR同样存在视准差。

ATR视准差的校正是提高其测量精度的重要环节。

测定ATR视准差时,必须人工将望远镜对准棱镜中心,望远镜十字丝提供的视准线与CCD传感器中心之间的水平和垂直方向上的偏差由仪器计算并储存下来,用于ATR方式测量时角度改正。

如果在测角中既用ATR方式,又用人工方式,检查并校准ATR视准是十分必要。

因为只有这样,两种方法才能达到最佳匹配。

二目标精准照准ATR自动识别并照准目标主要有三个过程:目标搜索过程,目标照准过程和测量过程。

在人工粗略找准棱镜后,启动ATR,首先进行目标搜索过程。

在现场内如果无发现棱镜,望远镜在马达的驱动下按螺旋式或矩形式连续搜索目标,如图所示。

ATR一旦探测到棱镜,望远镜马上停止搜索,即刻进入目标照准过程。

ATR的CCD传感器接收到经棱镜反射过来的照准光点,如果该光点偏离棱镜中心,CCD 传感器则计算出该偏移量,并按该偏移量驱动望远镜直接移向棱镜中心,如图所示。

当望远镜十字丝中心偏离棱镜中心在预定的限差之内后,望远镜停止运动,ATR测量十字丝中心和棱镜中心间的水平和垂直剩余偏差,并对水平角和垂直角进行校正。

所以,虽然在望远镜视场内看到十字丝中心没有精准地照准棱镜中心,但仪器显示的水平角和垂直角实际是以棱镜中心为准。

之所以采用这种目标照准方式,主要是为了优化测量速度,因为要望远镜十字丝中心准确定位于棱镜中心是比较困难的。

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河海大学毕业论文ATR自动目标识别及定位精度研究专业年级98测量一班学生姓名衣冰、廖晟、张福指导教师黄腾陈光保评阅人2002年6月目录前言 (2)第一章ATR的使用意义及介绍 (3)§1,1工程建筑物安全监测自动化的意义 (3)§1,2 ATR自动目标识别及定位精度研究的意义 (3)§1,3TCA2003全站仪简介 (4)§1,4 ATR自动目标识别及定位 (5)1,4,1原理简介 (5)1,4,2精确定位 (5)1,4,3 ATR测量的过程 (7)1,4,4 目标跟踪反馈环 (7)1,4,5目标跟踪 (8)§1,5自动观测软件 (8)1,5,1自动观测软件简介 (8)1,5,2操作步骤 (9)第二章ATR外业实验部分 (11)§2,1网形的选择 (11)§2,2实验的具体步骤 (12)2,2,1 ATR测角及观测成果 (12)2,2,2人工测角及观测成果 (31)2,2,3边长反算角度 (35)第三章数据处理及精度分析 (37)§3,1边长反算角度 (37)§3,2成果比较及精度分析 (39)§3,3.精密测角的误差影响 (42)§3,4.测量时的具体情况 (42)§3,5 TCA2003 (43)第四章外文资料及翻译 (46)第五章结语 (51)前言随着科学技术的发展,测量行业在技术和仪器上都有了长足的发展,给这个行业带来了勃勃生机和前进力量。

ATR技术就是电子技术和自动化技术不断发展的结果。

全站仪是智能型测量仪器,被誉为测量机器人。

它利用自控马达和CCD相机来完成搜索目标、精确照准和自动观测三个过程,来实现自动测量。

本实验使用TCA2003全站仪和开发的自动测量程序,进行多种情况下(不同距离、不同大气环境等)的自动观测实验,并且与人工测量和精密测边反算角度作比较,来评定ATR的测量精度,并寻求高精度的ATR观测条件。

并得出相应结论,供今后使用查询。

关键词:ATR 全站仪精度分析自动观测TCA2003第一章ATR的使用意义及介绍1,1工程建筑物安全监测自动化的意义工程建筑物从施工开始到竣工,以及建成后整个运营期间都要进行安全监测。

这是因为在这一过程中,建筑物的几何变形是不可避免的。

如果变形在一定限度之内属正常现象,一旦超过了某一限度,就会危及建筑物的安全。

因此,在工程测量的实践和科学研究活动中,安全监测占有重要的位置。

通过工程建筑物的安全监测,我们可以检查工程建筑及其基础的稳定性,及时掌握变形情况、发现问题,以便采取措施;还可以更好地理解变形的机理,验证有关工程设计的理论和经验公式,以及建立正确的预报变形的理论和方法。

此外,通过安全监测,还可以对工程建筑物的质量给予恰当的平定。

随着电子技术的飞速发展和计算机的广泛应用,变形监测自动化越来受到人们的重视。

它满足了对工程建筑物的系统管理,满足了那些难于实施人工监测项目的观测工作及对构筑物在日常工作状态时进行迅速和准确的安全分析需要。

监测的自动化可以大大减轻变形监测工作的劳动强度,节省人力;而且资料采集和处理的速度快,观测资料的同步性较高。

1,2 ATR自动目标识别及定位精度研究的意义Lecia TCA系列全站仪为智能型测量仪器,被誉为测量机器人。

它利用自控马达和CCD相机来完成搜索目标、精确照准和自动观测三个过程。

通过应用其特色的自动目标识别、和自动观测,以及其便捷的数据后处理,可以实现自动化监测,提高工作效率。

对ATR自动目标识别及定位精度的研究,我们以南京长江第二大桥施工控制网作为实验场,用TC2003/TCA2003两台全站仪和开发的自动测量程序,进行人工和自动观测,旨在评定出人工与ATR的测量精度,寻求高精度的ATR观测条件,如不同距离,不同大气环境。

以及在特定条件下,如夜间,雨天,雾天等,人工无法观测时,ATR 是否能代替人工,成为全天候观测。

这一系列研究对提高该仪器的测量精度,发挥ATR的功能,扩大ATR的应用范围,应用领域,以及解放劳动力,增加劳动效率都具有十分重要的意义。

1,3TCA2003全站仪简介TC2003/TCA2003全站仪属于徕卡TPS1000系列。

TPS1000是速测仪(Tachymat)、经纬仪(Theodolite)和全站仪(Total station)定位系统(Positioning Ststem)的缩写,它把全站仪技术和计算机技术合为一体,为用户提供了极具灵活性的多种功能和广泛适用的测量程序。

TPS1000系统位于望远镜下的大型显示屏,一目了然就能获取许多信息。

键盘以及功能键,便于理解和方便输入。

通用记录卡(MC)、大容量电池和内置应用程序保证所有可提供的部件集合于一体。

TPS1000一旦安置好即可开机使用,不需要外接供电电缆和数据传输电缆。

当然,外接数据记录装置、计算机或电池也可与仪器相连。

符合计算机工业标准的PCMCIA卡供记录数据和程序之用。

其数据格式与以往或现在的徕卡全站仪、电子经纬仪都兼容,并允许与徕卡GPS系统进行数据交换。

可单独提供应用程序,用户也可以自己编写程序。

TC2003/TCA2003高性能全站仪,在一些特性方面,与TPS1000系列中其它型号仪器有着显著的区别。

其中三种工作指标已经提高:1,角度测量精度0.5″2,距离测量精度 1 mm+1ppm3,搜索精度(仅TCA型,范围200米)1mm(所有指标均为标准偏差)TCA2003高性能全站仪主要有以下部分组成:1,脚螺旋2,键盘3,显示屏4,光学瞄准器5,提把6,望远镜(内置EDM)7,测角测距同轴光学部件8,垂直微动螺旋9,水平微动螺旋10,电池槽11,基座固定旋钮12,圆气泡13,存储卡槽14,调焦环15,目镜1,4 ATR自动目标识别及定位1,4,1原理简介象测距仪那样,自动目标识别(ATR)部件以同样的方法被安装在徕卡TCA系列全站仪的望远镜上。

红外光束通过光学部件被同轴地投影在望远镜轴上,从物镜口发射出去。

反射回来的光束,形成光点,由内置CCD相机接收,其位置以CCD相机的中心作为参考点来精确地确定。

假如CCD相机的中心作为参考点来精确的确定。

假如CCD相机的中心与望远镜光轴的调整是正确的,则以ATR方式测得的水平角和垂直角,可从CCD 相机上光点的位置直接计算出来。

ATR照准差的校准是提高其测量精度的重要一环。

常规的ATR校准工作允许检查和测定CCD相机的中心与望远镜光轴的重合度。

测定ATR的照准差,必须人工将望远镜对准棱镜中心。

视准线(十字丝)和CCD相机中心之间在水平和垂直方向上的偏差由仪器计算出来。

教准过程中确定的偏差改正被应用在ATR方式下的角度测量上。

当度盘扫描系统进行测量时,这些改正数被用来改正相对于视准线的值。

如果在测角中既用ATR方式,又用人工方式,检查和测定ATR照准差则是十分必要的。

因为只有在这种情况下,两种方法才能达到最佳匹配。

ATR的校准可通过仪器上校准对话框进行。

1,4,2精确定位三个顺序进行的过程形成了精确定位的特点:搜索过程、目标照准过程和测量过程。

在手动对棱镜粗略进行照准之后,ATR的精确定位将是完全自动的。

首先ATR检查粗略照准的棱镜是否位于望远镜的视场里面,如果它探测不到棱镜,它将从头开始搜索过程即望远镜进行螺旋式的连续运动。

扫描的速度可以选择以便使被扫描区域里影像之间没有间隙。

一旦探测到棱镜,望远镜马上停止运动,如下图:当使用ATR测量技术的时候,没有必要十分严格的手工照准棱镜中心来确定水平方向和垂直角。

定位时,马达螺旋式地转动望远镜来照准棱镜的中心并使之处于预先设定的限差之内,一般情况下,十字丝只是位于棱镜中心附近。

它之所以没有定位于棱镜中心,是为了优化测量速度。

因为定位棱镜中心附近比靠马达准确地定位于棱镜中要快些。

为确定偏差,ATR测示的水平角和垂直角。

所以,虽然十字丝没有精确地照准棱镜中心,但它是以棱镜中心为准的,实质上是精确定位的。

ATR需要一块棱镜配合进行目标识别,为了使工作更加简化,ATR的角度测量与距离测量同时进行。

在每一测量过程中,角度偏移量都被重新确定,相应地改正了水平方向和垂直角,进而精确地测量出距离或计算目标点坐标。

ATR标准设置中的测量精度与仪器本身的角度测量精度相一致。

如果选择了不同于标准设置的测距方式,ATR的测量精度应选用所对应测量方式的精度级别。

例如,距离测量方式“fast”将缩短测量时间,允许在近距离对不稳定的手持棱镜进行测量。

当使用ATR方式进行测量时,由于其望远镜不需要人工聚焦或精确照准目标,测量的速度将会得到非常明显的增加,其精度不依赖于观测员的水平,基本上保持常数。

1,4,3 ATR测量的过程1,4,4 目标跟踪反馈环1,4,5目标跟踪目标跟踪基本上是一种自动控制系统或反馈环(见上图)。

经纬仪的驱动以及控制范围,包括两个轴,每一轴均由伺服马达、传动和度盘扫描系统组成。

ATR是一个测量系统,它不仅提供实际值,而且也提供实际值与所需值之间的偏差,以及来自电子或光学视准线的在水平和垂直方向上的改正值。

自动控制系统试图使测量值偏差最小,而不考虑目标的速度和加速度。

偏差以视频速度读出,通过仪器控制电路来确定马达转动所需要的电流,以便获得所需目标位置。

这个过程连续运行在整个测量活动中。

如果与目标的联系丢失,例如,棱镜员走到障碍物的后面,跟踪就会中断。

此时代替上述偏差值的为一估计值,该值基于一个运动模型,这个模型假定棱镜员在水平和垂直方向的速度是不变的。

这个假定的速度源自对失去目标前几秒中内运动的数学处理,即滤波。

滤波的作用是为了消除重叠的抖动如行走时垂直部分的运动。

由于该模型只是对以前运动的估计值,所以它的应用周期仅有几秒钟的时间。

例如,当棱镜员走到一些小的障碍物后,如树、小建筑物或者卡车,ATR将会中断一小会儿,在这种情况下,仪器将保持在它所预测的棱镜的轨迹移动3秒钟。

这种预测的根据是其对失去目标前几秒钟里棱镜的移动情况计算出来的平均速度和方向。

一旦棱镜重新进入望远镜的视场,仪器将会立即锁住它。

然而,如果在3秒钟内没有找到棱镜,仪器将会自动开始对失去棱镜前后的区域进行搜索。

此时实际的搜索窗口大小依赖于它预测的路径长度和方向。

安装有版本2的TPS 1100系列,搜索路径的形状已经改变,即从螺旋形变成矩形。

这是以为,在许多应用里,当进入目标跟踪方式后,棱镜主要在水平方向移动而不是在垂直方向移动。

为了提高效率,徕卡将经常性的搜索集中在水平方向上,这样,获得目标的速度得到加快。

1,5自动观测软件1,5,1自动观测软件简介本全圆测回软件是按照我国测量规范、利用徕卡公司提供的GeoBASIC编程语言编写而成,使用它能完成水平角、天顶距、斜距的野外观测记录工作,在观测记录过程中可自动检查各种限差,当有超限情况出现时,会自动报警,并及时采取相应处理措施,使视野观测记录工作得以快速顺利地完成。

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