摘要
一种基于无人机的3D堆场测量方法、系统、设备及介质,涉及堆场测量领域。在该方法中,控制无人机按照预设飞行路径飞行以采集港口中各个目标货堆的测量图像和点云数据,对测量图像和点云数据进行配准,并将配准后的测量图像和点云数据进行融合以生成融合后的数据集;将数据集输入到预设深度卷积神经网络中,生成目标货堆的初步三维模型,并将初步三维模型输入生成对抗网络中生成目标三维模型;获取目标货堆的货物特性数据和环境因子数据,并根据货物特性数据和环境因子数据构建目标货堆的密度模型;根据目标三维模型和密度模型计算目标货堆的质量数据。实施本申请提供的技术方案,能够更准确、高效地完成港口堆场货物测量。
技术关键词
生成对抗网络
三维模型特征
数据
三角形面片
深度卷积神经网络
测量方法
密度
堆场
拓扑结构特征
图像
控制无人机
因子
元素
修复算法
点云特征
注意力
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
纠偏方法
掘进巷道
分布式传感装置
阻力
均衡装置
全息投影图像
动态全息
智能生成方法
元素
全息投影设备
答案
计算机执行指令
语义
数据处理方法
可读存储介质
时间序列预测方法
画像特征
计算机可读非暂时性存储介质
特征提取模型
时间序列预测模型
数据识别模型
数据预测模型
数据采集模块
序列
水流