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J-GLOBAL ID：202102283341652929   整理番号：21A0088713

電力測量とマッピング工学における人工知能ベースのUAV写真測量技術の応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Artificial Intelligence-Based UAV Photogrammetry Technology in Electric Power Surveying and Mapping Engineering

著者 (3件)： Dong Wuzhong (SiChuan Electric Power Design & Consulting Co., Ltd., Chengdu, China) ,  Gong Qiuquan (SiChuan Electric Power Design & Consulting Co., Ltd., Chengdu, China) ,  Yuan Kai (SiChuan Electric Power Design & Consulting Co., Ltd., Chengdu, China)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1303  ページ： 1138-1144  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 科学技術の急速な発展と人工知能の急速な発展によって,UAV空中調査技術も急速に発展した。UAV技術と画像融合および多くの他の技術は,FIGをより速くするだけでなく,高精度マッピングも,多様な複雑な地形に適用できる。本論文では,画像記録速度を改善するために,離散画像の小型UAV空中ビュー,SIFTアルゴリズムの視角特性変化を改善した。本論文では,Harris特徴点とSIFT特徴ベクトルを用いて画像特徴を抽出し,PCAを用いて特徴ベクトルの次元を縮小し,BBFアルゴリズムはマッチング速度を改善し,PROSACアルゴリズムは特徴点を精密化して自動画像記録を達成した。無人航空機の12の空中画像の検出を通して,本論文で提案したアルゴリズムのマッチング率は98.55%に達した。植物1.2km2の範囲の地形図は,分析の精度,大規模地形図の方法は,複雑な地形条件において良い影響を持った。本論文における研究は,電力測量とマッピングにおけるUAV空中調査技術の応用の全体的レベルを効果的に改善した。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *電力 ,  *写真測量 ,  画像特性 ,  *人工知能 ,  空中調査 ,  無人機 ,  地形図 ,  精密化
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  画像記録 ,  画像融合 ,  高精度 ,  特徴点 ,  空中画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人工知能 ,  UAV空中調査 ,  地形マッピング ,  改良SIFTアルゴリズム

分類 (3件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 測量 ,  マッピング ,  工学 ,  人工知能 ,  UAV ,  写真測量 ,  応用