自动目标识别和照准技术
SOKKIA NET05全站仪自动目标识别精度测试与分析
对仪器进行校 准。其 方法是 ， 人工将望 远镜精确对 准 棱镜 中心 ， 由仪器来计算视准线 （ 十字丝） Ｃ Ｄ阵列 和 Ｃ
中心之间在 水平和垂 直方 向上 的偏差 ， 确定 的偏差 改 正被应用在 、 Ｒ方式下的角度测量上 。 Ｌ ４
工 照准应用 于各项 精 密 工程 测量 ， 这些 问题 都 有 待
第 ３ 卷第 ５ ３ 期
２１ ０ ０年 ０ ｇ月
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ５ １３ 。 ． Ｓｐ ２ ０ ｅ ． ０１
Ｓ ＯＫＫＩ Ａ ＮＥＴ ５全 站 仪 自 动 ０ 目标 识 别 精 度 测 试 与 分 析
李 翔 ， 齐冬梅 蔡东健。勾启泰。 ， ，
（江 苏 省 基 础 地理 信 息 中心 江 苏 南 京 ２ ０ ０ ； 南 京 林 业 大 学 测绘 工程 系 ， １０ ３ 江苏 南 京 ２ ０ ３ ； １０ ７
目标识 别夜 间观 测精 度 进 行 检 测 。 结 果表 明 ， 正 常观 测 条件 下 ， 器 自动 目标 识 别 精 度 较 高 ， 测 值 稳 定 。 在 仪 且
关 键词 精 密全 站仪 自动 目标 识 别 精 度 测 试
中 图分 类 号 ：２ ７ Ｐ ３
文献 标 识 码 ： Ｂ
度 和外 部精 度 。内部 精度 取决 于 Ｃ Ｄ相机 的 分辨 Ｃ
率 、 量时 间 、 量 条 件 、 镜 的位 置 和 其 他 因 素 ， 测 测 棱
由于 Ｃ Ｄ阵列 中心 与望远 镜视准轴不 完全 同轴引起 Ｃ
的误差 。测角时 ， 既用 自动 照准 又用人 工照准时 ， 必须
外部精 度 受 棱 镜 型 号 和 环 境 亮 度 等 因 素 的 影 响 。 在实 际工 作 中 ， 自动 目标 识 别 是 否 能 达 到 标 称 精 度 ， 否实 现 全 天 候 自动 化无 人 值 守 ， 否 替 代人 能 能
无人机图像处理中的目标识别与跟踪方法
无人机图像处理中的目标识别与跟踪方法无人机技术的飞速发展使得无人机在军事、民用等领域越来越广泛地应用。
在各种无人机应用场景中，目标识别与跟踪是至关重要的一项任务。
通过图像处理技术实现目标识别与跟踪可以大大提升无人机的智能化水平，增强其自主控制能力，使其在各种任务中发挥更大的作用。
目标识别是无人机图像处理中的基础工作，目标跟踪则是在目标被识别出来后，对目标进行实时追踪的过程。
下面将具体介绍无人机图像处理中的目标识别与跟踪方法。
目标识别是指在图像中准确定位并识别出感兴趣目标的过程。
目标识别方法可以分为两类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要是从图像中提取出目标的特征，然后通过对比特征的差异来进行目标识别。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
其中，颜色特征是最简单且常用的特征之一。
通过提取目标区域的颜色信息，可以对目标进行初步识别。
在实际应用中，由于光照条件和背景干扰等因素，单纯依靠颜色特征进行目标识别的准确率并不高。
因此，通常将颜色特征与其他特征进行结合，如纹理和形状等，以提高目标识别的准确性。
基于深度学习的方法是近年来发展起来的一种新兴的目标识别方法。
它不需要手工设计特征，而是通过训练神经网络模型来自动学习特征。
深度学习方法在目标识别方面取得了很大的突破，能够有效地处理复杂的目标识别问题。
例如，卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用的深度学习模型，它在图像识别任务中表现出色。
通过训练好的CNN模型，可以对无人机图像中的目标进行高效准确的识别。
目标跟踪是指在目标被识别出来后，通过连续的图像帧追踪目标的过程。
目标跟踪方法可以分为基于传统特征的方法和基于深度学习的方法。
基于传统特征的方法主要是通过计算目标在不同帧中的特征差异，来判断目标的位置和运动状态。
常见的传统特征包括目标的位置、大小、颜色、纹理等。
通过跟踪目标特征的变化，可以实现目标的实时追踪。
然而，基于传统特征的方法受到光照变化、目标遮挡和背景杂乱等因素的影响，因此在复杂环境中的准确率往往较低。
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。
如何使用计算机视觉技术进行目标识别与定位
如何使用计算机视觉技术进行目标识别与定位目标识别与定位是计算机视觉技术中的一个重要任务，它在许多应用领域都具有广泛的应用价值。
通过计算机视觉技术进行目标识别与定位可以帮助我们实现自动化、智能化的处理和分析。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行目标识别与定位。
一、什么是目标识别与定位目标识别是指从图像或视频中自动识别并划定出感兴趣的目标物体。
目标定位是指在识别出目标物体后，进一步确定物体在图像中的位置和边界框。
二、计算机视觉技术在目标识别与定位中的应用1. 特征提取：在目标识别与定位中，首先需要从图像中提取有用的特征。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、边缘特征、纹理特征等。
这些特征可以帮助我们描述目标物体的特点和区分不同的目标。
2. 图像分类：在目标识别过程中，需要将识别出的目标与已知的目标进行分类。
图像分类是指将输入的图像分到多个已知类别中的一种。
常用的图像分类方法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
3. 目标检测与定位：目标检测与定位是指在图像中定位和识别出多个目标物体。
常见的目标检测与定位方法包括滑动窗口、区域提案（region proposal）等。
这些方法通过在图像的不同位置和尺度上进行检测，得到目标的位置和边界框。
三、计算机视觉技术中常用的目标识别与定位方法1. Haar特征级联分类器：Haar特征级联分类器是一种基于机器学习的目标识别与定位方法。
它通过训练一组特征分类器，来识别出目标物体。
Haar特征级联分类器在人脸识别中得到了广泛的应用。
2. HOG特征+SVM分类器：HOG特征和SVM分类器是一对经典的目标识别与定位方法。
HOG特征是一种基于梯度的特征描述子，它能够描述图像中物体的形状和边缘信息。
SVM分类器是一种常用的机器学习分类器，能够将输入的图像进行分类。
3. R-CNN系列方法：R-CNN系列方法是一种基于区域提案的目标检测与定位方法。
它通过生成一组可能的目标区域，并对这些区域进行特征提取和分类。
索佳全站仪新技术应用综述
索佳全站仪新技术应用综述徐忠阳卜飞（株式会社索佳北京代表处北京建国门外大街1号国贸中心1座510室100004）摘要：本文在分析索佳全站仪最近几年发展动态的基础上，归纳分析了其新技术应用的特点，特别是在电子测距、电子测角、自动化目标识别与照准、全站仪网上数据传输等方面，介绍了一些新的技术突破要点，供大家参考。
关键词：全站仪电子测角电子测距自动目标照准新技术应用1．引言近年来，日本索佳公司在高端全站仪的研发方面取得了突破性的进展，值得国内测绘仪器行业相关人士的关注。
2006年，索佳推出SRX系列自动化全站仪；2008年，索佳又向市场推出NET05 3D 自动化全站仪，是目前世界上第2个能生产0.5 级全站仪的厂家。
特别是NET05的测距精度指标（棱镜：0.8mm+1ppm；反射片：0.5mm+1ppm；无棱镜：1mm+1ppm），更是把全站仪的测距精度推上了一个新的高度。
在看到索佳全站仪进步的同时，有必要介绍一下推动该进步的新技术情况，以供业界同行们了解与参考。
2．RED-tech EX测距新技术简介2003年以来，索佳全站仪的测距技术经历了第一代的RED-tech I、第二代的RED-tech II，发展到了现在的第三代技术RED-tech EX。
分析索佳的RED-tech（REvolutionary Digital processing technology）测距技术，总体上有如下几个特点：（1）测距频率高达185MHzRED-tech测距技术的基本原理还是相位法，但第三代的RED-tech EX的测距频率高达185MHz，代表着高端测距技术测距频率不断提高的发展趋势。
（2）多个测距调制信号的同步发射与接收一般来讲，在相位法测距过程中，都需要有多个不同频率大小的测距信号参与调制发射与接收。
在传统的测距技术中，不同的测距信号在逻辑电路的控制下按一定的次序分时参与调制发射与接收。
但在RED-tech测距技术中，实现了所有测距信号的同步调制发射与接收，解调后再分别还原不同测距频率信号的相位差（如图1）。
徕卡全站仪测量功能介绍和使用方法范例
§2.4 全站仪的数据通讯
1．电源 2．空 3．地 4．数据接收（TH_RXD） 5．数据发送 (TH_TXD) 注：经纬仪插座
徕卡全站仪联机通讯接口定义
01
02
全站仪的分类
*
二、徕卡全站仪新家族
TCx05
System- and Application Functionality
Accuracy
7"
5"
3"
2"
1"
0.5"
low
Precision Series
Basic Series
Performance Series
Modem控制
镜站方式 机载软件控制 GeoBASIC 方式
（六）超站仪
*
徕卡全站仪—新技术领导先驱
徕卡 GLPS：精确自动定位和定向的仪器。 全站仪（激光测距） 陀螺仪 GPS
四、全站仪的发展趋势 —— 测量机器人的来临！ 1、度盘读数自动化！ 2、目标照准自动化！ 3、基座安平自动化！ 4、仪器对中自动化？ 5、仪高量取自动化？
T3000 双轴补偿 彩色组合功能键操作（DOS方式）
TC1610 双轴补偿 菜单功能键操作
TPS1000 双轴补偿 软功能键操作(图标操作) 自动目标识别
TPS1100 双轴补偿 软功能键操作(图标操作) 自动目标识别 无合作目标 测距
二、徕卡全站仪新家族
§2.5 徕卡全站仪的技术特点 之二：先进的技术（3） 无需零位探测的绝对编码测角 徕卡独特的轴系补偿与改正系统 智能型目标自动识别
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。
机器视觉中的目标识别技术研究
机器视觉中的目标识别技术研究机器视觉是计算机科学的一个重要分支，研究如何使计算机能够“看到”和理解图像。
在机器视觉的研究中，目标识别技术是一个关键的研究方向。
目标识别技术旨在通过计算机视觉算法，自动地检测和识别出图像或视频中的目标物体。
目标识别技术在许多领域中具有广泛的应用，包括自动驾驶、安防监控、机器人技术、医学影像分析等。
通过目标识别技术，计算机可以对图像或视频进行分析，并根据识别结果进行相应的决策和处理。
目标识别技术的研究主要包括以下几个方面：1. 特征提取：在目标识别过程中，计算机需要从图像或视频中提取出有用的特征，以便对目标进行识别。
常用的特征提取方法包括边缘检测、颜色直方图、纹理特征等。
目标识别的准确性和效率很大程度上取决于特征提取的质量和效果。
2. 目标检测：目标检测是指在图像或视频中定位和标记出目标物体的位置和边界框。
常见的目标检测方法包括基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标检测方法在准确性和效率上取得了显著的提高。
3. 目标识别：目标识别是指通过分析图像或视频，确定目标物体的类别或身份。
目标识别算法通常使用训练好的模型和分类器，将图像中的目标与已知的目标类别进行匹配。
常用的目标识别方法包括支持向量机、卷积神经网络等。
4. 目标跟踪：目标跟踪是指在连续帧的图像或视频中，追踪目标物体的位置和运动轨迹。
目标跟踪技术在许多实际应用中非常重要，如视频监控和自动驾驶等。
常见的目标跟踪方法包括基于特征的方法、基于学习的方法和基于深度学习的方法。
随着计算机硬件性能的提升和算法技术的进步，目标识别技术在实际应用中取得了显著的进展。
然而，目标识别仍面临一些挑战和问题，如复杂场景中的目标识别、遮挡和光照变化等。
为了提高目标识别的准确性和鲁棒性，研究人员正在不断提出新的算法和方法。
总的来说，目标识别技术在机器视觉领域具有重要的研究意义和应用价值。
巡检目标自动识别跟踪的方法、系统及机器人与相关技术
图片简介:一种巡检目标自动识别跟踪的方法，包括：使用云台相机拍摄包含有多个检测目标的原始图像；对原始图像中的多个检测目标进行识别与定位，对漏识别的检测目标进行人工标记，确认所有检测目标在所述原始图像中的位置；当前所述云台相机的拍摄中心与所述原始图像的中心点重合，以原始图像的中心点为原点，使用现有的计算几何中心的计算方式构建十字坐标系，将当前原点标记为第二坐标，将其他单个检测目标在原始图像中所在区域图像的中心点标记为多个第一坐标，并将多个第一坐标保存至数据库，通过第一坐标与第二坐标的转换使得所述云台相机能够对准检测目标进行拍照，而且本技术运算方法简单，适合在户外的云台相机运行。
技术要求1.一种巡检目标自动识别跟踪的方法，其特征在于，包括：使用云台相机拍摄包含有多个检测目标的原始图像；对原始图像中的多个检测目标进行识别与定位，对漏识别的检测目标进行人工标记，确认所有检测目标在所述原始图像中的位置；当前所述云台相机的拍摄中心与所述原始图像的中心点重合，以原始图像的中心点为原点，使用现有的计算几何中心的计算方式构建十字坐标系，将当前原点标记为第二坐标，将其他单个检测目标在原始图像中所在区域图像的中心点标记为多个第一坐标，并将多个第一坐标保存至数据库；转动所述云台相机，使当前所述云台相机的拍摄中心从第二坐标转移至其中一个第一坐标，使单个检测目标位于当前所述云台相机的拍摄中心；所述云台相机进行相应比例放大拍摄，获取该单个检测目标所在区域图像的放大图像，并将该第一坐标重新标记为第二坐标，调用数据库中其他第一坐标；重复上述步骤，直至获取所有检测目标所在区域图像的放大图像，并将所有放大图像上传至云端。
2.根据权利要求1所述一种巡检目标自动识别跟踪的方法，其特征在于；转动所述云台相机，包括获取云台相机的旋转角度，所述旋转角度包括水平方向的角度与垂直方向的角度；其中获取旋转角度前，使用所述云台相机对一个参照物在不同距离下进行拍摄，获取所述参照物在不同拍摄距离下的像素值，通过多组像素值与拍摄距离之间的比例关系获取像素值与距离的线性关系，通过所述线性关系确认所述云台相机在一个像素值与距离对应的像素距离；获取当前原始图像的像素值，通过所述像素距离计算所述云台相机到所述检测目标之间的实际距离；将所述云台相机与所述检测目标之间的实际距离代入公式一计算得出所述旋转角度；公式一：，其中dx为云台相机与检测目标的距离，lx为第一坐标与第二坐标的距离。
常用测量机器人型号及参数(精)
常用测量机器人型号及参数测量机器人型号1：SRX测量机器人仪器介绍：索佳超级测量机器人可实现对目标的快速判别、锁定、跟踪、自动照准和高精度测量，可以在大范围内实施高效的遥控测量。
使您在遥控测量操作中的那些烦恼成为历史。
该系统由索佳新一代全站仪SRX和索佳超级目标捕捉系统组成。
系统特点：索佳超级测量机器人可实现对目标的快速判别、锁定、跟踪、自动照准和高精度测量，可以在大范围内实施高效的遥控测量。
使您在遥控测量操作中的那些烦恼成为历史。
该系统由索佳新一代全站仪SRX和索佳超级目标捕捉系统组成。
超级目标捕捉系统由镜站端可发射扇形光束的RC遥控器和测站端SRX系列全站仪上的光束探测器组成；光束探测器能敏锐地感知RC遥控器所发出的瞬间光信号，并驱动全站仪快速地指向目标，对目标进行精确照准和测量。
系统内置智能方向传感器可以判别和锁定指定目标，实现对目标的智能跟踪。
超级目标捕捉系统驱动全站仪快速照准棱镜所在方位，并对目标实施高精度的自动照准和测量。
超级目标捕捉系统能够驱动全站仪自动照准和锁定目标棱镜，测量过程中移动棱镜时即使出现影响目标通视的障碍物（如建筑、树木、汽车等物体），仪器也能锁定目标棱镜，确保测量工作的正确进行。
在地形复杂的条件下作业时，测量人员只须注意脚下的路面，而不必太在意棱镜的姿态。
即使目标棱镜暂时失锁，只须在镜站方发出搜索指令，仪器便可快速地重新锁定目标。
即使镜站附近有其他反射棱镜也不会产生误测，超级目标捕捉系统会驱动全站仪锁定和照准正确的棱镜。
技术性能参数：测量机器人型号2：GPT-9000A彩屏 WinCE测量机器人仪器介绍：彩屏 WinCE测量机器人采用最安全的1级激光，无棱镜测距达2000m，再一次打破了无棱镜测距的极限。
系统特点:■ 采用最安全的1级激光，无棱镜测距达2000m，再一次打破了无棱镜测距的极限■ 配备自动追踪，自动照准功能和Windows CE操作系统；跟踪速度达15°/秒，可以用于几乎所有的测量领域■ 红色激光指向：装有红色、极小光点激光指示器，轻松可知被测点位置，方便用户定向或放样作业■ XTRAC 棱镜跟踪技术：●瞬间重捕跟踪锁定技术●拓普康第三代快速锁定技术●快速锁定技术和IR通讯技术的完美结合■ 高级系统设计：仪器端和反光镜端均为无线连接●Windows CE操作系统●彩色触摸屏幕●新型、超快速伺服马达驱动■ 内置无线电通讯系统：●内置2.4GHz SpSp无线电通讯系统●集成在仪器的侧面板中●可选配用于FC-200 的RS－１电台模块■ 新型的FC-200野外控制器：●内置蓝牙无线通讯模块●Inetl XScale520MHz CPU ●Windows CE操作系统●彩色触摸屏幕●可选配RS-1电台模块■ 真正无线连接的系统：●GPT-9000A测量机器人●FC-200野外控制器●RS －１电台模块●轻便的360°棱镜●功能强大的TopSURV 软件技术性能参数：测量机器人型号3：GTS-900A测量机器人产品特点：彩屏 WinCE测量机器人您工作中最佳助手,配备自动追踪，自动照准功能和Windows CE操作系统，跟踪速度达15°/秒；可以用于几乎所有的测量领域。
迷你无人机目标自主辨识技术
迷你无人机目标自主辨识技术迷你无人机目标自主辨识技术迷你无人机目标自主辨识技术是目前无人机领域的一项重要技术，它能够使迷你无人机具备自主辨识目标的能力，从而在多样化的环境中执行任务。
随着科技的不断进步，无人机的应用领域也越来越广泛，包括事、民用、商业等方面。
在这些应用场景中，无人机的目标自主辨识技术变得尤为关键。
目标自主辨识技术能够使无人机在执行任务时，自动辨识出目标对象，并做出相应的反应。
这项技术的核心是通过图像识别和处理算法，对目标进行快速而准确的辨识。
无人机通过搭载高清摄像头和传感器，能够对周围环境进行实时监测和数据采集。
这些数据通过无人机内部的处理器进行分析和处理，从而实现目标的自主辨识。
迷你无人机目标自主辨识技术的应用非常广泛。
在事领域，无人机可以用于侦察、监视和打击敌方目标。
通过目标自主辨识技术，无人机可以准确辨识出敌方目标，并根据需要采取相应的行动，如拍摄照片、搜集情报或发射导弹。
这种自主辨识技术大大提高了无人机的作战能力，减少了对人员的依赖。
在民用领域，迷你无人机目标自主辨识技术同样具有广泛的应用前景。
例如，在安防领域，无人机可以用于巡逻和监控，通过自主辨识技术，无人机可以快速发现和报警，提高安全性和效率。
在物流和快递领域，无人机可以用于快速的送货服务，通过目标自主辨识技术，无人机能够准确辨识出接收者，并将货物送达目的地。
此外，迷你无人机目标自主辨识技术还可以在环境监测、灾害救援、农业等领域发挥重要作用。
通过自主辨识技术，无人机可以快速识别出环境中的特定物体或情况，并采取相应的行动。
例如，在灾害救援中，无人机可以自动辨识地震灾区中的受困者，并提供帮助；在农业中，无人机可以通过自主辨识技术，对农作物的生长情况进行实时监测和处理。
总之，迷你无人机目标自主辨识技术是无人机领域的一项重要技术，它能够使无人机具备自主辨识目标的能力，从而在各种应用场景中发挥重要作用。
随着技术的不断进步，相信这项技术将会在未来得到更广泛的应用，并对社会的发展产生积极的影响。
基于机器人视觉的目标识别与追踪研究
基于机器人视觉的目标识别与追踪研究机器人技术的快速发展以及人工智能的智能化应用，使得机器人视觉系统成为机器人感知和交互的关键组成部分。
目标识别与追踪是机器人视觉领域的重要研究方向之一，它为机器人提供了对环境中目标物体的感知和跟踪能力，具有广泛的应用价值。
本文将重点介绍基于机器人视觉的目标识别与追踪研究的相关技术和应用。
一、目标识别技术目标识别是指通过机器视觉系统对环境中的目标物体进行自动检测和识别。
目标识别技术的发展主要依赖于计算机视觉和深度学习等相关领域的技术进步。
1.特征提取特征提取是目标识别的关键步骤之一，它通过对目标物体周围的像素进行处理，提取出具有区分能力的特征用于目标分类。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
例如，颜色特征可以通过在RGB或HSV颜色空间中计算目标物体区域的颜色直方图来表示。
2.目标分类目标分类是指将提取到的特征与预先定义的目标类别进行比对，从而确定目标物体的类别。
传统的目标分类方法主要基于机器学习算法，如支持向量机、决策树等。
而深度学习的发展，特别是卷积神经网络(CNN)的兴起，使得目标分类的准确率得到了显著提升。
二、目标追踪技术目标追踪是指在连续的图像序列中跟踪目标物体的位置和运动状态。
目标追踪技术的发展旨在解决目标在复杂环境下的姿态变化、遮挡、光照变化等问题，使得机器人能够更加准确地进行目标跟踪。
1.基于特征点的追踪基于特征点的追踪是一种传统的目标追踪方法，它通过提取图像中的特征点，并利用特征点的运动信息进行目标追踪。
典型的算法包括Lucas-Kanade光流法、SURF特征等。
这些方法在一些简单场景下具有较好的鲁棒性，但对于复杂场景和遮挡情况下的目标追踪效果有限。
2.基于模型的追踪基于模型的目标追踪方法通过对目标物体进行建模，并利用目标模型与当前帧图像的匹配程度来进行追踪。
常见的方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
这些方法在对目标变化复杂的情况下具有较好的鲁棒性，但对计算资源要求较高。
目标识别技术的发展与应用
目标识别技术的发展与应用随着技术的不断发展，目标识别技术渐渐成为人们关注的焦点。
目标识别技术是一种通过图像、声音等信号进行人、物、事物等目标的自动识别和跟踪的技术。
随着人工智能技术的发展，目标识别技术将发挥更加重要的作用。
一、目标识别技术的发展历程目标识别技术的发展历程可以追溯到上世纪五六十年代。
当时，军方开始研究如何从飞机拍摄的照片中识别地形和目标。
最早的目标识别技术主要依靠图像特征分析，通过分析目标的颜色、纹理、轮廓等特征来识别目标。
随着计算机技术的发展，人工智能技术开始应用于目标识别领域。
20世纪90年代以来，目标识别技术在语音识别、人脸识别、文本识别等领域得到了广泛应用。
近年来，随着深度学习技术的兴起，目标识别技术得到了进一步的提升。
二、目标识别技术的应用现状目标识别技术已经在多个领域得到了应用，下面将分别介绍几个具有代表性的应用案例。
1. 机器人视觉目标识别技术在机器人视觉领域得到了广泛应用。
机器人可以通过目标识别技术来识别环境中的障碍物和物品，并进行相应的操作。
例如，机器人在工厂中可以通过视觉系统来识别产品，然后将其放置到正确的位置。
2. 智能监控目标识别技术被广泛应用于智能监控领域。
监控系统可以通过目标识别技术来识别并跟踪监控区域内的人员和车辆。
一旦发生异常情况，系统会立刻发出警报。
这种技术的应用可以帮助提高安全性和监督效率。
3. 自动驾驶目标识别技术是自动驾驶技术中不可或缺的一部分。
通过识别道路上的行人、其他车辆、交通标志等，自动驾驶系统可以实现自动控制车辆的行驶方向、速度等。
这将大大提高交通安全性和行驶效率。
三、目标识别技术的未来发展目标识别技术的发展前景非常广阔，下面将从几个方面展开说明。
1. 深度学习技术的进一步提升随着深度学习技术的不断发展，目标识别技术将得到进一步提升。
目前最先进的深度神经网络结构可以进行识别物体的二维和三维建模，可以大幅度提高目标识别的准确性和效率。
2. 多模态融合技术的应用多模态融合技术是指将多种传感器的数据融合在一起，并通过相应的算法进行分析，以提高目标识别的精度和速度。
利用AI技术进行目标识别的步骤与技巧
利用AI技术进行目标识别的步骤与技巧一、引言随着人工智能（AI）技术的不断进步，目标识别在各个领域中得到了广泛应用。
目标识别是指通过计算机视觉和模式识别等技术，将图像或视频中的特定目标自动检测和分类。
本文将介绍利用AI技术进行目标识别的基本步骤和一些常用的技巧。
二、数据收集与预处理1. 数据收集在进行目标识别之前，首先需要收集大量具有代表性的图像或视频数据。
这些数据应涵盖各种场景、角度和光照条件下的目标，并且要包括正样本和负样本。
正样本是指带有所需目标的图像或视频片段，而负样本则是没有该目标的图像或视频片段。
2. 数据清洗与预处理收集到数据后，需要对其进行清洗与预处理。
清洗可以去除重复或错误的数据，并确保每个样本都符合要求。
预处理包括图像尺寸统一化、去除噪声、增强对比度等操作，以提高后续处理的效果。
三、特征提取与选择1. 特征提取特征提取是目标识别的关键环节。
通过对原始图像或视频进行特征提取，可以将其转化为具有判别性的数值向量或特征矩阵。
常用的特征提取方法包括方向梯度直方图（HOG）、局部二值模式（LBP）和卷积神经网络（CNN）等。
2. 特征选择在得到大量特征后，需要进行特征选择以降低计算复杂度并提高分类精度。
常用的特征选择方法有方差过滤、相关系数分析和基于信息增益的筛选等。
四、目标检测与定位1. 目标检测器选择目标检测是指在图像或视频中找出感兴趣的目标，并将其位置标出。
目前存在多种目标检测器，如支持向量机（SVM）、级联分类器（Cascade Classifier）和深度学习模型（如Faster R-CNN 和YOLO），根据任务需求选择合适的目标检测器。
2. 模型训练与调优利用收集好的数据进行模型训练，并通过调整参数和优化算法，提高模型在测试集上的准确率和召回率。
同时要注意避免过拟合问题，可通过交叉验证和数据增强等方法来解决。
五、目标分类与识别1. 特征匹配与分类目标检测之后，需要对检测到的目标进行分类和识别。
视频监控系统中的目标识别和跟踪技术
视频监控系统中的目标识别和跟踪技术随着科技的不断发展，视频监控系统已成为维护社会安全的重要手段。
而在这一系统中，目标识别和跟踪技术起着至关重要的作用。
它们能够准确识别并跟踪出现在监控画面中的目标，为安全管理提供有力支持。
本文将以视频监控系统中的目标识别和跟踪技术为主题，探讨其在安全监控领域中的应用和发展前景。
目标识别是视频监控系统中的一项关键技术，旨在从监控画面中准确地识别出目标的特征和身份。
这一技术主要依靠计算机视觉和人工智能的相关算法来实现。
其流程一般包括图像传感、预处理、目标检测、特征提取和分类识别等几个关键环节。
其中，目标检测是最为核心的一环，它能够通过分析图像中的像素点和纹理等特征，将目标从复杂的背景中准确提取出来。
在目标识别的基础上，系统可以根据预先设定的规则或者数据库进行进一步的身份验证和追踪。
目标跟踪作为目标识别技术的延伸，能够在目标被识别出后，追踪目标在画面中的实时位置和运动轨迹。
这项技术的应用广泛，从交通监控到人员管理，无处不在。
目标跟踪有多种方法，包括基于特征的跟踪、基于模型的跟踪和基于深度学习的跟踪等。
其中，基于深度学习的跟踪技术在近年来得到了迅猛发展。
这种技术利用深度学习网络对目标进行自动学习并建模，使得跟踪系统具备更强的智能性和鲁棒性。
在实际应用中，目标识别和跟踪技术已经广泛应用于安防监控、交通管理、智能城市、工业生产等领域。
以安防监控为例，视频监控系统中的目标识别和跟踪技术能够帮助安保人员及时发现异常情况、及时进行预警和响应。
它们能够联动警报系统，提醒安保人员或自动启动其他安全措施。
此外，在交通管理领域，目标识别和跟踪技术可以用于车辆的违法行为监测和道路拥堵的实时监测等，提升交通安全和有序性。
目标识别和跟踪技术在未来的发展前景看来非常广阔。
随着计算机视觉、人工智能和深度学习等技术的进一步发展，目标识别和跟踪系统将变得更为智能、精准和高效。
未来的系统将更加注重对目标行为的理解和预测，可以对目标的动作和姿态进行分析，更好地为安全管理提供支持。
全站仪概念及原理
精密而小巧的结构，使液体 补偿器可以安装在水平度盘 中心上方的垂直轴线上，即 使照准部快速旋转，补偿器 液体镜面也可瞬间平静如常。
40
3.4.2 小巧精密的液态双轴补偿系统
棱镜上的三角线状刻划板（1）被LED（7）照明，在液体表 面（2）上经过两次反射后经成像透镜（4）在线性CCD阵列 （6）上形成影像（5）。通过三角线状分划板影像线间距的 变化信息求得纵向倾斜量，横向倾斜量则由分划板影像中心 在线性CCD阵列中的位移变化而求得。因此用一个一维线性 接收器就能获取纵、横两个倾斜量。
航天发射的运载火箭，对软、 硬件的可靠性要求无疑是最 中之最，它们安装的软件操 作系统是实时操作系统RTOS。 徕卡全站仪也采用实时操作 系统RTOS，目的只有一条：
高品质、高可靠。
50
3.4.8UNICODE编码技术与MMI技术
徕卡全站仪采用Unicode编码体系，正是适应国际化潮流。PC 桌面系统Windows98为最后一个版本，以后的桌面系统向采用 Unicode编码体系的WindowsNT/Windows2000过渡。
静态度盘测角 动态度盘测角
编码度盘测角 光栅度盘测角
26
3.3.1 编码度盘测角原理
一、编码度盘测角原理
扇区型码盘
27
条码型码盘
二、编码度盘与光栅度盘测角特点比较
3.3 编码度盘与光栅度盘测角特点比较
比较项目
编码度盘
光栅度盘
测角方式
绝对式
增量式
关机后角度信息
保留
不保留
误差与躁声
不积累
积累
制造工艺
目标检测与识别的技术路线
目标检测与识别的技术路线目标检测与识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，旨在通过计算机算法和模型，实现对图像或视频中目标的自动识别和定位。
目标检测与识别技术在图像处理、智能监控、自动驾驶等领域有着广泛的应用。
本文将介绍目标检测与识别的技术路线及其应用。
一、目标检测与识别的基本概念目标检测与识别是指从图像或视频中找出感兴趣的目标，并对其进行分类和定位的过程。
目标检测是指在图像或视频中准确地找出目标的位置，而目标识别则是对目标进行分类，即确定目标属于哪个类别。
二、目标检测与识别的技术路线目标检测与识别的技术路线可以分为以下几个步骤：1. 数据收集与预处理：收集各种包含目标的图像或视频数据，并进行预处理，如图像去噪、尺寸调整等，以便后续处理。
2. 特征提取与表示：对预处理后的图像或视频数据进行特征提取，常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
通过提取的特征，将图像或视频数据转化为计算机可以理解和处理的数值表示。
3. 目标定位与检测：在提取的特征基础上，采用不同的算法和模型进行目标定位和检测。
常用的目标检测算法包括基于深度学习的卷积神经网络（CNN）、基于特征匹配的方法、基于边缘检测的方法等。
4. 目标识别与分类：在目标检测的基础上，对检测到的目标进行分类，即确定目标属于哪个类别。
常用的目标识别算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习中的卷积神经网络等。
5. 结果评估与优化：对目标检测与识别的结果进行评估，并根据评估结果进行算法和模型的优化。
评估指标包括准确率、召回率、精确度等，优化方法包括参数调整、网络结构优化等。
三、目标检测与识别的应用领域目标检测与识别技术在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用领域：1. 图像处理与分析：目标检测与识别技术可以应用于图像处理与分析中，如图像搜索、图像自动标注、图像内容分析等。
2. 智能监控与安防：目标检测与识别技术可以应用于智能监控与安防系统中，实现对异常行为和目标物体的自动识别和报警。
基于深度学习的自动目标检测与识别系统设计
基于深度学习的自动目标检测与识别系统设计自动目标检测与识别是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。
随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的自动目标检测与识别系统设计取得了巨大突破。
本文将介绍基于深度学习的自动目标检测与识别系统设计的原理、方法和应用，并探讨其在实际场景中的应用前景。
1. 引言自动目标检测与识别是一项旨在通过计算机视觉和深度学习技术将图像或视频中的目标对象自动识别和定位的任务。
它在许多领域中都有广泛的应用，如智能安防、自动驾驶、智能医疗等。
传统的自动目标检测与识别方法需要手工设计特征和分类器，效果依赖于特征的选择和提取。
而基于深度学习的自动目标检测与识别系统则能够从原始输入数据中自动学习特征和分类器，具有更高的准确率和鲁棒性。
2. 基于深度学习的自动目标检测与识别系统设计原理基于深度学习的自动目标检测与识别系统设计的核心原理是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。
CNN是一种专门用于处理具有网格结构数据，如图像或视频等的深度学习模型。
在自动目标检测与识别任务中，CNN的输入是原始图像或视频，输出是目标类别和位置信息。
3. 基于深度学习的自动目标检测与识别系统设计方法基于深度学习的自动目标检测与识别系统设计方法主要包括以下几个步骤：（1）数据准备：收集和标注用于训练和测试的图像或视频数据，为后续模型训练和评估做准备。
（2）模型选择：选择合适的CNN模型作为基础网络，在目标检测与识别任务中进行训练和评估。
常用的CNN模型包括AlexNet、VGGNet、ResNet等。
（3）特征提取：使用深度学习模型对输入数据进行特征提取，得到表示输入数据的高维特征向量。
（4）目标定位：根据提取到的特征向量，使用分类器或回归器对目标对象进行定位，得到目标位置信息。
（5）目标识别：根据提取到的特征向量，使用分类器对目标对象进行识别，得到目标类别信息。
（6）模型训练：使用标注的数据对模型进行训练，通过损失函数和反向传播算法不断调整模型参数，提高其性能。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
123
4
IC 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。
射频识别技术（RFID ）:门禁系统，食品安全溯源等
567
国外目标识别领域的发展情况
美国的目标识别研究在国际上占据领先地位,形成了一些识别算法和识别系统,同时,还进行了目标识别相关领域的研究。
三种主要力量：大学、研究所和公司。
例如，在20世纪70年代，Albert J.Berni提出利用目标时域的自然频率响应来进行识别；Blaricum和Mittra研究了直接从目标的时域响应提取极点及其留数的方法；Stephen A等提出一种利用beta概率函数为目标的雷达反射截面建模的方法,且进一步研究了将该方法用于复杂目标雷达反射截面建模的问题以及将该方法用于SAR目标识别。
除了美国之外，其他国家也在目标识别方面投入了较多的人力、物力。
其中，苏联和俄罗斯的研究较为出色，英国、日本、法国、以色列、印度等国家也有一些研究成果。
国内目标识别领域的发展情况
ATR技术在国内起步比较晚，相应技术与外国有一定的差距，
主要研究单位有：
①国防科技大学ATR重点实验室在自动目标识别领域开展了广泛而
深入的研究，积累了丰富的经验，研究出一些较为有效的识别算法和识别系统。
②北京理工大学在在雷达目标散射信号分析，频域、极化域目标识
别方面具有较高造诣。
③哈尔滨工业大学在雷达目标检测和高距离分辨雷达目标识别方面
进行了深入地研究，取得了一些较为实用化的科研成果。
清华大学、西安电子科技大学、成都电子科技大学以及北京航空航天大学等高校和相关研究所都进行了一些研究。
常见的目标识别方法：
常见的目标识别方法有：利用回波时域的特征或者经过处理后的时域特征进行目标识别的方法；利用目标回波频域内的信息进行工作的方法；波形综合目标识别方法；极化域目标识别方法和红外目标识别方法。
2.目标识别技术的发展及研究现状目标识别的核心内容：
目标识别系统或识别算法千变万化，但是研究内容主要包括五个大的方面：目标电磁反射特性和背景特性、电磁波的传播、特征提取、识别算法和目标数据库。
为了能进行自动测量，提高测量效率，全站仪增加了自动目标识别功能，仪器在伺服马达的驱动下自动寻找照准目标，然后按照设定的测量模式进行测量。
该技术主要让步进马达、CCD和计算机等传感器集成为一个协调的整体，并能自主识别和精确照准目标。
具有ATR 功能的全站仪也称为测量机器人。
TCA2003/1800
全站仪发射红外光束，并利用自准直原理
和CCD 图像处理功能，无论在白天还是黑夜，都
能快速地实现目标的自动识别、照准与跟踪。
TPS1200 –自动目标识别（ATR ）
A T R 自动目标识别分为三个过程：目标搜索过程、目标照准过程和测量过程。
目标搜索
全站仪发射红外光束，根据接收
反射信号的情况来确定CCD相机的
视场内有无棱镜。
3.全站仪目标识别技术的原理及过程
马达驱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。
目标照准
测量
当仪器在CCD相机的视场内搜索到反射目标后，首先测量CCD与视准轴的中心和棱镜中心的偏差，将偏差分解为水平和垂直分量，计算出水平方向和垂直方向的改正量，然后进行距离计算。
水平角偏差
垂直角偏差
棱镜中心十字丝棱镜框
ATR的工作原理和过程
ATR测量精度
ATR的测量精度取决于仪器本身内部精度和外部精度。
外部精度受棱镜型号和环境亮度的影响，内部精度取决于CCD相机的分辨率、测量时间、测量条件。
TCA2003全站仪的ATR测量范围是1000m（标准棱镜）。
测量范围小于200m时，测量精度为1mm；200m以后每增
150m测距误差增0.5mm。
如何识别视场中的多棱镜？
SOKKIA全站仪解决视场内有多
准备测量的棱镜个棱镜的识别办法是“就近法则”。
即通过特别的数学计算规则，查
看视场内距离望远镜十字丝中心最
近的棱镜是那一个，全站仪就自动
驱动轴系照准该棱镜。
Leika 全站仪识别CCD 视场中出现多个棱镜的方法是缩小视场，但如果缩小视场内仍有2个以上棱镜，则不能正常测量。
Trimble S8全站仪则采用了主动觇标ID方法。
觇标ID 中的红外光发射二极管可调到的不同的频率，发送红外光，仪器中的自动锁定探测器进行接受并鉴别。
仪器可根据ID号（一定的频率）识别跟踪的目标是否正确，当识别到正确的目标时，使用自动锁定系统锁定棱镜。
由于目标识别效果评估是最近二十年左右才开始出现的，迄今为止，并没有形成一种占据主导的方法，也没有制定评估标准或形成评估模型。
目标识别效果评估整体框架
目标识别效果评估中的核心任务包括理论方面和工程实践
理论方面参照信息的选择及测度
确立评估指标
建立评估模型
确定评估工作流程
影响识别条件的因素分析
工
程
实
践
仿真的方法进行
效果评估，验证
模型的合理性
外场测试进行效果
评估，验证模型的
合理性
谢谢！
Your company slogan。