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公开(公告)号：CN111959770B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010763564.6
申请日：2020-07-31
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及无人机倾斜摄影检测技术领域，具体公开了一种无人机高精度全画幅倾斜摄影测量装置；包括无人机本体，无人机本体上均匀连接有若干旋翼机臂，每个旋翼机臂的外端部下表面固定有驱动电机，驱动电机的输出轴穿过旋翼机臂的上端设置有螺旋桨，无人机本体下表面的中心处连接有矩形块，矩形块的前侧面固定设置有调节电机，矩形块的内部设置有转动腔，转动腔的中间设置有大齿轮；本发明的装置其在实际使用中能够进行摄影角度与广角的实时调节；并且通过一个调节电机即可同时实现四个第二高清摄像头拍摄角度的调节，无需在每个第二高清摄像机的端部设置一个调节电机，极大降低了设备成本，更重要的是有效降低了整个无人机的载重量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111966121B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202010763529.4
申请日：2020-07-31
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及无人机倾斜摄影检测技术领域，具体公开了一种无人机倾斜摄影测量偏航角自动纠偏装置；包括无人机本体，所述无人机本体的上表面设置有控制模块，所述无人机本体的下表面固定有升降支架，所述无人机本体的下表面在纵向和横向上均设置有激光角度检测装置，所述激光角度检测装置与控制模块电性连接，所述无人机本体的下表面的中心处设置有航偏角纠偏机构；本发明的无人机在倾斜摄像时，其能够对航偏角进行实时调节，并且调节过程中能够真实地反映地物情况，达到倾斜摄影的技术效果，有效解决了当航偏角大于15°时，会造成后期影像拼接困难的问题，其结构新颖、效果优异、实用性强。
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公开(公告)号：CN111966121A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010763529.4
申请日：2020-07-31
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及无人机倾斜摄影检测技术领域，具体公开了一种无人机倾斜摄影测量偏航角自动纠偏装置；包括无人机本体，所述无人机本体的上表面设置有控制模块，所述无人机本体的下表面固定有升降支架，所述无人机本体的下表面在纵向和横向上均设置有激光角度检测装置，所述激光角度检测装置与控制模块电性连接，所述无人机本体的下表面的中心处设置有航偏角纠偏机构；本发明的无人机在倾斜摄像时，其能够对航偏角进行实时调节，并且调节过程中能够真实地反映地物情况，达到倾斜摄影的技术效果，有效解决了当航偏角大于15°时，会造成后期影像拼接困难的问题，其结构新颖、效果优异、实用性强。
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公开(公告)号：CN110363236B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201910582628.X
申请日：2019-06-29
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开一种空谱联合超图嵌入的高光谱图像极限学习机聚类方法，包括：步骤1：高光谱数据预处理；步骤2：计算预处理后的高光谱数据的空谱联合信息XS；步骤3：通过XS构造空谱联合超图；步骤4：通过所述空谱联合超图计算超图拉普拉斯矩阵Lh；步骤5：设定隐含层网络权重参数；步骤6：计算隐含层特征；步骤7：构造空谱联合超图拉普拉斯正则项及优化模型；步骤8：对所述优化模型进行求解，得出空谱联合超图结构的相似性保持投影特征，并进行谱聚类得到最终的聚类标签。本发明聚类精度高、对噪声的鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN111959770A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010763564.6
申请日：2020-07-31
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及无人机倾斜摄影检测技术领域，具体公开了一种无人机高精度全画幅倾斜摄影测量装置；包括无人机本体，无人机本体上均匀连接有若干旋翼机臂，每个旋翼机臂的外端部下表面固定有驱动电机，驱动电机的输出轴穿过旋翼机臂的上端设置有螺旋桨，无人机本体下表面的中心处连接有矩形块，矩形块的前侧面固定设置有调节电机，矩形块的内部设置有转动腔，转动腔的中间设置有大齿轮；本发明的装置其在实际使用中能够进行摄影角度与广角的实时调节；并且通过一个调节电机即可同时实现四个第二高清摄像头拍摄角度的调节，无需在每个第二高清摄像机的端部设置一个调节电机，极大降低了设备成本，更重要的是有效降低了整个无人机的载重量。
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公开(公告)号：CN110363236A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910582628.X
申请日：2019-06-29
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开一种空谱联合超图嵌入的高光谱图像极限学习机聚类方法，包括：步骤1：高光谱数据预处理；步骤2：计算预处理后的高光谱数据的空谱联合信息XS；步骤3：通过XS构造空谱联合超图；步骤4：通过所述空谱联合超图计算超图拉普拉斯矩阵Lh；步骤5：设定隐含层网络权重参数；步骤6：计算隐含层特征；步骤7：构造空谱联合超图拉普拉斯正则项及优化模型；步骤8：对所述优化模型进行求解，得出空谱联合超图结构的相似性保持投影特征，并进行谱聚类得到最终的聚类标签。本发明聚类精度高、对噪声的鲁棒性高。
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