XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHeig
达到巴布亚航空航海服务的新高度...
Niusky Pacific Limited（NSPL），以前称为PNG AIR Services Limited（PNGASL），负责管理PNG主权领空160万平方公里的空中交通，从海平面延伸至60,000英尺。为执行其强制性功能，NSPL利用一系列沟通，导航，监视（CNS）设施和空中交通管理（ATM）系统（ATM）系统位于全国各地的战略地点。在过去的五年中，NSPL通过全面的现代化计划进行了巨大的转变，涉及其运营各个方面的现代化和升级。在承认我们国家的山区和其他本地化问题时，我们故意决定引入现代卫星技术，以补充我们的基于地面的CNS/ATM基础设施。
利用人工智能通过工业规模的监控摄像头估算植物高度
本报告介绍了一项研究结果，该研究旨在探讨人工智能 (AI) 算法是否能通过使用安装在 Svegros 的一个罗勒农场上空的普通监控摄像头拍摄的图像来估算植物的高度，以及效果如何。该项目具有重要的经济意义，因为太高的罗勒植株不适合商店的货架，而太小的植株又会让顾客失望。这是 Svegro 一项更大运动的一部分，该运动旨在实现植物生长自动化监测和护理，降低能耗并减少浪费。为了测量高度，在摄像头下方的传送带上移动的植物后面放置了标尺（Robel 杆），这样就可以根据 Robel 杆上未被植物覆盖的可见线的数量手动确定植物的高度。研究问题是设计一种基于人工智能的解决方案来预测植物上方可见的线数。经过两个月的图像收集和手动注释后，使用来自罗勒田的单个 Robel 杆的图像训练了三个不同复杂度的卷积神经网络 (CNN) 模型。使用 Grad-CAM 获得的结果表明，网络不会学习数线，而是将叶子的大小和形状与高度关联起来。最佳得分是平均绝对误差 0.74 和均方误差 0.83，其中 MAE 为 2.53 和 MSE 为 11.11，这对应于仅预测数据集中值。这是使用 EfficientNet0B 实现的。将结果与人类的表现进行了比较，结果显示人类的表现仍然更好，但由于数据嘈杂，结果令人印象深刻，分数超出了 Svegro 团队的预期，因此最终模型现在在那里使用。实验还表明，即使训练图像中没有 Robel 杆，也可以获得相当好的结果，这意味着 Svegro 团队可以停止布置 Robel 杆，但精度会略有下降。提出了一些改进建议，例如改变 Robel 杆的设计，以帮助未来的研究以更高的精度完全自动化该过程。
无人机用于高度工作和限制空间检查
尽管一致努力减少严重伤害和死亡（SIF），但工作场所的死亡人数却没有急剧减少在1992年至2017年之间，OSHA（职业安全与健康管理局）可记录的伤害率从每100名工人的8.9损伤下降到每100名工人的2.8次伤害，下降了67％（国家安全委员会，2018年）。在同一时间范围内，工作场所死亡率（可预防的死亡）仅下降了26％，2017年有4,414例可预防的工作场所死亡人数（劳工统计局，2018年）。此外，根据美国劳工统计局的数据，2018年美国记录了5,250例致命工作伤害，比2017年的5,147人增加了2％。在2017年至2018年之间，致命的劳动伤害率保持不变，为每10万名全职工人3.5。公司为减少工作场所伤害的巨大努力似乎并没有转化为有影响力的工作场所死亡人数。
用于高空作业和密闭空间检查的无人机
工作归零 尽管美国为减少重伤和死亡 (SIF) 做出了一致努力，但职场死亡人数并未大幅减少 1992 年至 2017 年，美国职业安全与健康管理局 (OSHA) 记录的伤害率从每 100 名工人 8.9 人下降到每 100 名工人 2.8 人，下降了 67% (National Safety Council, 2018)。在同一时间段内，工作场所死亡率（可预防死亡）仅下降了 26%，2017 年发生了 4,414 起可预防的职场死亡事件 (Bureau of Labor Statistics, 2018)。此外，根据美国劳工统计局的数据，2018 年美国共记录了 5,250 起致命工伤，比 2017 年的 5,147 起增加了 2%。 2017 年至 2018 年间，致命工伤率保持不变，为每 10 万名全职工人 3.5 人。企业为减少工伤所做的大量努力似乎并未有效减少工伤死亡率。
无人机用于高度工作和限制空间检查
尽管一致努力减少严重伤害和死亡（SIF），但工作场所的死亡人数却没有急剧减少在1992年至2017年之间，OSHA（职业安全与健康管理局）可记录的伤害率从每100名工人的8.9损伤下降到每100名工人的2.8次伤害，下降了67％（国家安全委员会，2018年）。在同一时间范围内，工作场所死亡率（可预防的死亡）仅下降了26％，2017年有4,414例可预防的工作场所死亡人数（劳工统计局，2018年）。此外，根据美国劳工统计局的数据，2018年美国记录了5,250例致命工作伤害，比2017年的5,147人增加了2％。在2017年至2018年之间，致命的劳动伤害率保持不变，为每10万名全职工人3.5。公司为减少工作场所伤害的巨大努力似乎并没有转化为有影响力的工作场所死亡人数。
飞行高度对无人机测距精度的影响...
近年来，用于采矿业 3D 地形测绘的轻型无人机 (UAV) 得到了显著发展。特别是在露天矿等复杂地形中，海拔起伏剧烈，与传统方法相比，基于无人机的测绘已证明具有经济性和更高的安全性。然而，无人机测绘复杂地形的最重要因素之一是飞行高度，由于生成的 DEM 的安全性和准确性，需要认真考虑飞行高度。本文旨在评估飞行高度对露天矿生成的 DEM 准确性的影响。为此，研究区域选在越南北部一个地形复杂的采石场。调查采用 50 m、100 m、150 m、200 m 和 250 m 五个飞行高度进行。为了评估生成的 DEM 的精度，使用了 10 个地面控制点 (GCP) 和 385 个检查点，这些检查点通过 GNSS/RTK 和全站仪方法进行了测量。通过 X、Y、Z、XY 和 XYZ 分量的均方根误差 (RMSE) 来评估 DEM 的精度。结果表明，在飞行高度小于 150 m 时生成的 DEM 模型具有较高的精度。当飞行高度从 50 m 增加到 250 m 时，10 个 GCP 的垂直 (Z) 方向的 RMSE 从 1.8 cm 增加到 6.2 cm，水平 (XY) 方向的 RMSE 从 2.6 cm 增加到 6.3 cm，而 385 个检查点的垂直 (Z) 方向的 RMSE 从 0.05 m 逐渐增加到 0.15 m。
参数规划：建筑高度
请勿按比例绘制此图纸。仅使用图形尺寸。除非另有说明，图形尺寸以毫米为单位。在继续施工之前，应在现场验证所有尺寸和水平。应进行详细的现场勘察，以验证与现场特征和地形测量的位置和水平关系。如有任何差异，必须通知建筑师。边界仅供参考，应由其他人验证。如果规范中将建筑组件描述为描述性规范 - （承包商设计）本图纸上显示的与这些组件有关的元素应理解为“仅为设计意图而发布”。Allies & Morrison LLP 对传输、翻译、软件或计算机系统造成的任何错误概不负责。Allies & Morrison LLP 对因将图纸或模型用于除 Allies & Morrison LLP 为客户制作的用途以外的任何用途而造成的后果概不负责，也不承担任何责任。保留所有知识产权 P1
正射影像调查的区域航空图像能否生成高质量的摄影测量冠层高度模型？西欧的单树方法
需要森林监测工具来促进有效的、数据驱动的森林管理和森林政策。遥感技术可以提高森林监测的速度和成本效益，以及大规模森林属性制图（墙到墙方法）。数字航空摄影测量 (DAP) 是一种常见的、具有成本效益的机载激光扫描 (ALS) 替代方案，它可以基于常规获取的用于一般基础地图的航空照片。基于此类预先存在的数据集的 DAP 可以成为具有成本效益的大规模 3D 数据源。在森林特征描述方面，当有高质量的数字地形模型 (DTM) 时，DAP 可以生成描述树冠高度的摄影测量冠层高度模型 (pCHM)。虽然这种潜力似乎非常明显，但很少有研究调查过基于标准官方航空调查获得的航空立体图像的区域 pCHM 质量。我们的研究建议使用参考测量的树高数据库，根据按照此类协议获取的原始图像评估 pCHM 单个树高估计的质量。为了进一步确保该方法的可复制性，pCHM 树高估计基准仅依赖于公共森林清单 (FI) 信息，而摄影测量协议则基于低成本且广泛使用的摄影测量软件。此外，我们的研究调查了基于 FI 程序提供的邻近森林参数的 pCHM 树高估计之间的关系。我们的结果强调了使用 DAP 的 pCHM 提供的树高估计与现场测量和 ALS 树高数据具有良好的一致性。在树高建模方面，我们的 pCHM 方法与应用于 ALS 树高估计的相同建模策略得到的结果相似。我们的研究还确定了 pCHM 树高估计误差的一些驱动因素，并发现树木大小（胸高直径）和树木类型（常绿/落叶）等森林参数以及地形地貌（坡度）比图像调查参数（如重叠变化或数据集中的日照条件）更重要。结合 pCHM 树高估计，地形坡度、胸高直径 (DBH) 和常绿因子用于拟合预测实地测量树高的多元模型。文献中很少涉及这些方面，进一步的研究应侧重于如何将 pCHM 方法整合起来，以改进使用 DAP 和 pCHM 的森林表征。在 r²（0.90 VS 0.87）和均方根误差（RMSE，1.78 VS 2.01 m）方面，该模型比将 pCHM 估计值与实地树高估计值联系起来的模型表现出更好的性能。我们的有希望的结果可用于鼓励使用区域航空正射影像调查档案以非常低的额外成本生成大规模优质树高数据，特别是在更新国家森林资源清查计划的背景下。
来自正射影像调查的区域航空图像能否产生高质量的摄影测量冠层高度模型？西欧的单树方法
需要森林监测工具来促进有效的、数据驱动的森林管理和森林政策。遥感技术可以提高森林监测的速度和成本效益，以及大规模森林属性制图（墙到墙方法）。数字航空摄影测量 (DAP) 是一种常见的、具有成本效益的机载激光扫描 (ALS) 替代方案，它可以基于常规获取的用于一般基础地图的航空照片。基于此类预先存在的数据集的 DAP 可以成为具有成本效益的大规模 3D 数据源。在森林特征描述方面，当有高质量的数字地形模型 (DTM) 时，DAP 可以生成描述树冠高度的摄影测量冠层高度模型 (pCHM)。虽然这种潜力似乎非常明显，但很少有研究调查过基于标准官方航空调查获得的航空立体图像的区域 pCHM 质量。我们的研究建议使用参考测量的树高数据库，根据按照此类协议获取的原始图像评估 pCHM 单个树高估计的质量。为了进一步确保该方法的可复制性，pCHM 树高估计基准仅依赖于公共森林清单 (FI) 信息，而摄影测量协议则基于低成本且广泛使用的摄影测量软件。此外，我们的研究调查了基于 FI 程序提供的邻近森林参数的 pCHM 树高估计之间的关系。我们的结果强调了使用 DAP 的 pCHM 提供的树高估计与现场测量和 ALS 树高数据具有良好的一致性。在树高建模方面，我们的 pCHM 方法与应用于 ALS 树高估计的相同建模策略得到的结果相似。我们的研究还确定了 pCHM 树高估计误差的一些驱动因素，并发现树木大小（胸高直径）和树木类型（常绿/落叶）等森林参数以及地形地貌（坡度）比图像调查参数（如重叠变化或数据集中的日照条件）更重要。结合 pCHM 树高估计，地形坡度、胸高直径 (DBH) 和常绿因子用于拟合预测实地测量树高的多元模型。文献中很少涉及这些方面，进一步的研究应侧重于如何将 pCHM 方法整合起来，以改进使用 DAP 和 pCHM 的森林表征。该模型在 r²（0.90 VS 0.87）和均方根误差（RMSE，1.78 VS 2.01 m）方面比将 pCHM 估计值与实地树高估计值联系起来的模型表现出更好的性能。我们的有希望的结果可用于鼓励使用区域航空正射影像调查档案以非常低的额外成本生成大规模优质树高数据，特别是在更新国家森林资源清查计划的背景下。
155 Weldon Parkway 马里兰高地，密苏里州 63043
本文所含信息来自我们认为可靠的来源。虽然我们没有理由怀疑其准确性，但我们不保证其准确性。本文所含信息如有更改，恕不另行通知。