本文介绍了 TIA,一种用于航空图像采集的工具箱。TIA 为有人驾驶和无人驾驶飞机添加了工具,简化了与航空图像采集和处理相关的任务。实施 TIA 的第一步是进行需求分析,并生成一系列有用的功能。这些功能包括任务规划、自动任务执行、飞行员引导以及使用 GPS 接收器对照片和视频帧进行地理参考。TIA 的实施架构由三个计算机模块组成:充当显示器/键盘单元的掌上电脑、主计算机和摄像头控制器。每个计算机模块都有相应的软件模块。该工具箱已在超轻型飞机上进行了测试,目前正在集成到固定翼无人机 (UAV) 中。
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注:本出版物中使用的名称和材料的呈现方式并不意味着联合国秘书处对任何国家、领土、城市或地区或其当局的法律地位,或对其边界或边界的划分发表任何意见。本出版物中使用的“国家”一词也酌情指领土或地区。“发达地区”和“发展中地区”的名称旨在方便统计,并不一定表示对特定国家或地区在发展过程中所达到的阶段的判断。联合国文件的符号由大写字母和数字组成。本文件未经正式编辑
在 ARGUS 的开发过程中,对操作可靠性、高性能和易操作性的需求被放在了首位。在设计内部结构时,重要的是 ARGUS 既应能够在单处理器系统上运行,又应能够在多处理器系统上运行,以提高实时能力。为此,ARGUS 被划分为许多独立的进程,每个进程都包含多个线程。因此,可以并行处理多个任务。ARGUS 会自动适应硬件配置,并对其进行最佳利用。作为用户,您无需担心这一点。多处理器系统可以具有多种架构,例如一台 PC 中的多个 CPU、PC 中的智能 PCI 卡或带有分散式智能外围设备的 PC。您将欣赏 ARGUS 的直观操作、流畅的图形结构和极快的数据访问。使用 ARGUS,您可以轻松快速地掌握最复杂的任务。然而,由于采用开放的模块化系统架构,ARGUS 可以随时扩展和调整。 ARGUS 支持的多种接口
1.0 简介 54 55 执法界迫切需要确保计算机取证工具的可靠性。需要有能力确保取证工具始终如一地产生准确、可重复和客观的测试结果。美国国家标准与技术研究所 (NIST) 的计算机取证工具测试 (CFTT) 项目的目标是通过制定功能规范、测试程序、测试标准、测试集和 61 测试硬件来建立测试计算机取证工具的方法。结果为工具制造商改进工具、用户在获取和使用计算机取证工具时做出明智的选择以及相关方了解工具的功能提供了必要的信息。这种测试计算机取证工具的方法基于公认的国际一致性测试和质量测试方法。该项目在 66 中有进一步描述
多平台、多传感器集成技术已确立了快速空间数据采集的趋势。多传感器系统可以安装在各种平台上,例如卫星、飞机或直升机、陆基车辆、水基船只,甚至由个人测量员随身携带。因此,每辆车或个人测量员都成为潜在的数据收集者,负责全球集成数据采集。陆基移动测绘系统的最新发展代表了这种集成技术的典型应用。事实上,移动测绘系统的发展很大程度上是由交通应用推动的,并受到智能交通系统 (ITS) 和交通地理空间信息系统 (GIS-T) 广泛实施的进一步启发。
多平台、多传感器集成技术已确立了快速空间数据采集的趋势。多传感器系统可以安装在各种平台上,例如卫星、飞机或直升机、陆基车辆、水基船只,甚至由个人测量员随身携带。因此,每辆车或个人测量员都成为潜在的数据收集者,负责全球集成数据采集。陆基移动测绘系统的最新发展代表了这种集成技术的典型应用。事实上,移动测绘系统的发展很大程度上是由交通应用推动的,并受到智能交通系统 (ITS) 和交通地理空间信息系统 (GIS-T) 广泛实施的进一步启发。
这项工作描述了专门设计用于评估孤立位置混合风柴油动力系统的数据采集系统(DAS)的实现和结果。该系统是由大学资助的研究项目的第二代原型,可以测量不同的DC或交流电源,包括外部柴油机或线路式充电器。所描述的系统(48V版)在拉斯维加斯农村学校工作,距离里约加勒戈斯(Rio Gallegos)70公里,由国有SPSE公用事业公司运营。它是根据与SPSE和联邦投资委员会(CFI)合同建造的。所有SISM版本都从电池中汲取电源,具有高效率开关调节器和电源管理。系统设计为具有西班牙语用户界面。主机程序在Visual-Win32环境中在笔记本电脑PC上运行。Simped居民计划在工业型X86硬件(PC/104格式)上运行。它由许多任务组成,由先发制人的实时内核UC/OS II协调。该系统提供了由LCD字母数字显示和小键盘组成的本地用户界面。获得的数据是针对设备的每日统计数据(单个涡轮机的生产,电池库,逆变器)和每个设备的历史统计数据,并显示了首先结果。
4.数据采集方法 在第 3 节中,我们描述了那些对于确定许多底栖和近岸物种的分布和丰度非常重要的物理和生物物理参数,并且必须围绕这些参数组织栖息地分类系统。因此,要应用分类方案,必须以适当的比例和分辨率从感兴趣的区域获取这些参数的数据。在这里,我们回顾了当前用于获取栖息地数据的方法以及有望增加浅海环境中调查覆盖率和数据分辨率的新技术。我们主要关注适用于收集水深、基质类型、粗糙度、坡度和坡向等各种比例和分辨率数据的方法。
4. 数据采集方法 在第 3 节中,我们描述了那些对于确定许多底栖和近岸物种的分布和丰度非常重要的物理和生物物理参数,并且必须围绕这些参数组织栖息地分类系统。因此,要应用分类方案,必须以适当的比例和分辨率从感兴趣的区域获取这些参数的数据。这里,我们回顾了当前用于获取栖息地数据的方法以及有望增加浅海环境调查覆盖率和数据分辨率的新技术。我们主要关注适用于收集水深、基质类型、粗糙度、坡度和坡向等各种比例和分辨率数据的方法。