基于人工特征点匹配的航拍图像粗配准算法 基于单应性变换的原理，首先寻找N对（N≥4）航拍图像和卫星图像的对应点，通过N对特征点在航拍图和卫星图中的像素坐标，对卫星图像与航拍图像进行粗配准计算 基于边缘特征对齐的航拍图像配准优化算法 利用航拍图像和粗配准后的卫星图像的边缘特征，采用ICE算法对其进行配准优化，从而实现航拍图像和卫星图层的精确匹配 使用说明 cd build/ rm -rf * cmake ../ make -j12 cd ../bin/ ./project_sat_to_aerial ./project_sat_to_aerial img.tif road.tif aerial/ result/ jpg 在航拍图像取四个标注点，四个点尽量散开分布，每选取一个点按下S键确定，标注完毕后按下Q键，打开卫星图像标注窗口 按照8的方法，在卫星图形上找到对应的点进行标注，标注完毕后按下Q键,得到航拍图像的道路数据

E路航2013最新DSA，E路航的机器都能用

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2013 年 3 月 15 日，MathWorks UK 举办了一场学生竞赛，参赛团队聚集在一起执行一组 4 项任务，最终比赛由乐高 MINDSTORMS NXT 机器人尽快导航一组航点。 此文件交换提交收集了 4 个初步任务以及示例模型，任何人都可以探索和了解适用于 Lego MINDSTORMS NXT 硬件的 Simulink 支持包的工作原理。 任务是： 任务 1：在模拟中和在机器人本身上旋转您的机器人。 比较结果以查看它们是否匹配。 任务 2：探索并尝试使用示例目标航路点模拟地板上的机器人，更改控制器参数以查看行为变化。 比较结果。 任务3：在真实机器人上运行与上一个任务相同的算法，并记录实时历史记录。 与之前的模拟进行比较。 任务 4：针对任意一组航点设计和模拟算法，探索算法以找到点之间的最短距离。 此示例将这个 Simulink 支持包用于 LEGO MINDS

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浅谈航管二次雷达原理，纯干货介绍A/C/S模式工作原理与应用，

定位是感知应用的一个重要属性。在室内环境中，如果位置信息可用并非常可靠，有更多的应用场景可以实现的。行人航位推算(PDR) 就是这样一种技术，在室内环境中可提供行人航位信息并提高定位可靠性。惯性传感器、磁力计和压力传感器是航位推算应用中必不可少的传感器组件，用之可大幅提升导航性能，这些器件的功耗必须极低，这样才能始终保持开启模式并提供数据用于航位推算应用。实现随时随地定位的目标离不开高品质的MEMS传感器和高性能的行人航位推算算法。本文主要讨论各种行人航位推算算法上需要用到的传感器组件的数学表述，以及可用性和可靠性更高的PDR行人航位推算算法的测试结果。     定位技术概述     导航

航信诺诺平台关于急速开票和电子发票相关的API文档与SDK

森林火灾预防自动巡逻航拍概述: 本系统是基于英飞凌无人机套件设计的森林火灾自动巡视无人机方案， 在单片机控制系统的基础上搭建以4G通信进行整体控制的系统调度平台，逐步实现多台无人机的稳定飞行、定高定点飞行、巡航且自主返航、火灾险情捕捉及报警等；其优点是可以节省大量劳动力进行森林火灾防护，在一个平台的监控下，可全方位对森林进行保护，无人机可以自动巡航，自动返航，和调度台无线通信，确保第一时间得到森林险情，缺点主要在于恶劣天气下无人机通讯受影响严重，GPS定位有误差，无人机在巡航中损坏后难以找回。 整个设计过程包括电子系统的设计技术及调试技术，包括需求分析，原理图的绘制，pcb板的绘制，制版，器件采购，安装，焊接，硬件调试，软件模块编写，软件模块测试，系统整体测试等整个开发调试过程。 演示视频 第一次试飞视频:链接:https://v.youku.com/v_show/id_XMTcyMTg5MjQxMg==.html 第二次试飞视频:链接:https://v.youku.com/v_show/id_XMTczMjYwODIwMA==.html 最终方案展示视频:链接:https://v.youku.com/v_show/id_XMTc2MjkyNjc0MA==.html 作品实物图展示:

【考研资料】x航机械设计全程班+讲义（百度云链接）36G大文件。