检索结果-南通市图书馆

计算机科学与应用 2021年第7期11卷 1888-1895页

作者：沈克永杨扬徐梦溪吴晓彬陆云扬南昌理工学院计算机信息工程学院江西南昌南京工程学院计算机工程学院江苏南京水利部南京水利水文自动化研究所江苏南京

通过光学成像观测水流示踪(物)目标,进而测量河流表面二维流速场技术,即LSPIV (large-scale particle image velocimetry)技术,它与常规的转子流速仪、声学、雷达和激光多普勒测速等技术和方法相比,具有诸多优点。然而,目前大多数的LSPI... 详细信息

通过光学成像观测水流示踪(物)目标,进而测量河流表面二维流速场技术,即LSPIV (large-scale particle image velocimetry)技术,它与常规的转子流速仪、声学、雷达和激光多普勒测速等技术和方法相比,具有诸多优点。然而,目前大多数的LSPIV系统是基于地面固定摄像头测量的,即使是采用基于无人机(unmanned aerial vehicle)的测量,在万平方米以上的超大尺度水面流场成像测量应用中,因受到施测作业区域、天气及光照、水流条件、河–气界面(大气–水体交界面)成像环境下杂乱光线混叠扰动等因素的影响,测量的精度及其稳定性严重受限。为此,本文提出一种模拟飞行昆虫–蜻蜓复眼视觉运动感知的U-LSPIV测量系统设计模式,采用DJI大疆如风系列WIND 8无人机搭载测量仪器,基于光学成像观测水面,通过模拟飞行昆虫–蜻蜓复眼从水面杂乱光线混叠扰动的背景中准确辨识感兴趣目标,所具有的高适应性和高可靠性的自然特性,以及借鉴轻量和低功率的视叶(lightweight and low-powered optic lobe)神经计算范式,以提升水面全场流速场及断面流量的测量精度和稳定性。本文提出的新颖设计模式为适应于野外环境超大尺度的LSPIV测量应用提供了有效的解决方案。

关键词：河面流速场测量无人机大尺度粒子图像测速飞虫复眼

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