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使用UAV衍生的RGB图像的Quercus ilex L.木工的地上生物量和碳库存的估计
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
强化学习与基于规则的动态运动策略在无人机辅助网络中
摘要 - 由于蜂窝网络的资源分配不是动态的，由于意外事件，某些单元可能会遇到计划外的高流量需求。无人机（UAV）可用于提供数据卸载所需的额外带宽。考虑实时和非实时交通类别，我们的工作专门用于通过两种方法优化无人机在蜂窝网络中的位置。可以嵌入无人机中的第一个基于规则的低复杂性方法，而另一种方法则使用加固学习（RL）。它基于马尔可夫决策过程（MDP）提供最佳结果。已经考虑了无人机电池的能量和充电时间限制，以涵盖由许多细胞组成的典型细胞环境。，我们为Italia提供的米兰蜂窝网络使用了一个开放数据集，以评估两个建议的模型的性能。考虑到此数据集，MDP模型的表现优于基于规则的算法。尽管如此，基于规则的一个人需要更少的处理复杂性，并且可以立即使用任何先前数据。这项工作为在现代蜂窝网络中开发无人机部署的实用和最佳解决方案做出了显着贡献。
以灾难为导向的紧急医疗材料，基于无人机和
DOI: https://doi.org/10.56293/IJMSSSR.2025.5415 IJMSSSR 2025 VOLUME 7 ISSUE 1 JANUARY – FEBRUARY ISSN: 2582 - 0265 Abstract: Natural disasters and man-made disasters and other emergencies are difficult to avoid, and at the same time will have a significant impact on people's production and life, and damage the life and property safety of居民以及社会和经济活动的平稳运作。因此，及时有效的紧急医疗材料调度和分配系统至关重要。本文首先通过数据挖掘和单词云统计分析方法讨论当前医疗应急供应系统的当前状况和缺陷。分析结果表明，现有的分布方法在效率，及时性和资源分配方面面临许多挑战。尤其是在交通拥堵，自然灾害和其他紧急情况下，传统分配模式的应急响应能力和分配效率无法满足实际需求。基于这些缺陷，本文提出了无人机的新兴技术作为紧急分配的解决方案。与传统的运输模式相比，无人机具有很大的优势：它不受道路中断的限制，并且可以绕过交通拥堵，自然灾害和其他因素，以确保材料的有效和及时分配。同时，无人机具有很强的灵活性，并且可以精确飞向偏远或不便的区域，以弥补传统分销方法无法涵盖的盲区。1。但是，仍然有很多此外，无人机的高飞行速度使其能够在短时间内完成分配任务，以满足紧急材料的快速响应需求。在此基础上，本文构建了无人机和卡车联运运输的运营研究模型，旨在通过两者之间的协同合作来优化紧急医疗供应的分配路径和时间效率，以解决传统车辆分配系统的缺陷，并提高紧急物流的效率和效应。这项研究为紧急材料分配提供了新的理论支持和实用指导。关键字：灾难性场景；紧急医疗用品；多模式运输；紧急调度优化。引言公共卫生紧急情况和紧急自然灾害对社会正常运作和人们财产的安全构成了严重威胁。自然灾害，例如地震，洪水，台风等，不仅会造成财产损害和伤亡，而且可能引起一系列医疗保健事件或危害[1] [1]，包括创伤性疾病，受到创伤性疾病，由自然灾害造成的自然灾害由自然灾害造成的自然灾害破坏了供水基础设施，而造成了灾难和灾难的灾难和灾难的造成的灾难和灾难。如果未及时提供供应，灾难受害者将在心理或身体上遭受痛苦[2]。紧急救济是一个核心问题。因此，有必要改善紧急医疗材料存储和紧急管理计划系统。因此，如何计划和部署紧急医疗用品，例如基本药物和医用器具，个人防护设备，静止设备，医疗物流材料，如何改善紧急医疗用品从材料预处理，合同储备和紧急采购[3]等的三个方面，等待当前的紧急医疗系统主要着重于建立和优化紧急医疗系统，改善基础设施，同时加强人员培训和紧急供应的库存以及紧急医疗用品的物流计划[4]。
无人机能耗预测：来自四种不同深度学习模型的比较研究
摘要 - 无人飞机（UAVS）经常面临最终随着电力消耗而发生的挑战，这是因为无人机的电池容量较小和连续的操作系统。要克服这种不确定性，需要预测功耗的准确性，以便无人机可以飞行更长的时间。这项研究使用四种不同的深度学习模型，例如长LSTM，GRU，LSTM-SA和GRU-SA探讨了无人机能源消耗的预测。结果表明，结合了自我发项机制的模型，尤其是GRU-SA，显着胜过其他模型，实现了最低的MAE（0.0343），RMSE（0.0567）和MSE（0.0032）（0.0032）。自我注意力通过在动态过渡过程中专注于重要的输入特征来提高预测准确性。这项工作凸显了提高无人机消耗的坚实基础。索引术语 - 自我注意，深度学习，能量构成，预测，gru-sa
UAV
日本土地，基础设施，运输和旅游部的Tetsuro Imakiire地理空间信息授权，日本伊巴拉基市的Tsukuba City，日本的地理空间信息局（GSI）自1996年以来，GEONET，GEONET，GEONET，GEONET，GEONET，GEONET。GSI逐渐更新了Geonet的系统，升级使Geonet能够接收越来越多的信号。GNSS的观察数据，包括GPS，QZSS和GLONASS在内，自2012年7月以来已向用户公开开放。在定义，维护和提供地球参考框架和位置信息方面的最高表现使Geonet成为土地调查的必不可少的基础设施，而且对日本的地理空间信息管理和地壳变形监测也是如此。
用于远距离检测和跟踪的扫描激光雷达......
摘要：在过去的几年中，滥用民用无人机或无人机（无人驾驶飞机）一直是一个令人关注的问题。作为响应，已经开发了多个系统，包括光学，电子甚至声学技术，以进行检测和跟踪。不幸的是，由于其小小的，十分尺寸的大小以及形状和行为的巨大变化，无人机代表了一个具有挑战性的目标。在该博士学位上，我们开发了一种激光雷达（光检测和范围）系统，以解决此问题以拆除一公里处。在我们的系统中，范围是使用ight原理的时间来获取的，并通过使用双轴电量器依次扫描场景来完成图像。我们利用扫描多功能性开发了多种操作模式。标准检测模式使用大量视图的栅格扫描捕获场景的图像。跟踪模式基于围绕目标的本地模式，该模式以非常高的速率更新，以使目标保持在其边界内。e Ort被纳入了我们扫描激增的众多参数的理论和数值优化研究中，以便在最大范围，本地化分辨率和速率方面达到表现性能。用于检测和跟踪模式的模式优化是主要焦点，使用检测的目标概率作为最大化的函数。目标大小，速度和替代性也引入了检测的概率，从而完整概述了系统性能。该原型在几周的试验中测试了无人机检测和跟踪。在我们的LiDAR平台上，从头开始开发，每个组件的表征都可以丰富和验证我们的模型。成功之后，候选人启动和监督了工业前的整合过程。
无人机的最新应用程序概述...
摘要 - 带有传感器的无人飞机（UAV）是具有成本效益且强大的图像捕捉工具。政府，工业家，工人和研究人员在各个领域中广泛部署无人机来监视，映射和管理任务，以自动化运营，优化生产并降低成本。但是，由于处理问题，平台限制，几何形状和天气效果，捕获的图像可能具有模糊和嘈杂的影响，需要图像处理和分析。为了利用与图像处理技术集成的无人机的重要性，应用了人工智能（AI）技术，从而增强了它们的能力。这项工作努力对无人机的最新应用进行全面审查，重点是图像处理技术，高级机器学习（ML）算法和深度学习（DL）模型。从这个角度来看，介绍了无人机创新的元素限制。划定了数据收集，预处理和处理步骤以及ML算法的分类法的基本程序。探索了基于图像处理的无人机的应用，用于农业，环境，遥感和映射以及监视和执法应用程序。潜在的途径和实施方法的某些局限性。发现使用ML和DL模型验证了图像处理技术的实现，从而导致可靠，快速的结果，效率和自动化，最终促进无人机应用程序。这些结果有助于现有文献，并显着影响科学界。
使用自主无人机爆炸后不久，在危险采矿区的安全检查和气体监测
摘要本文介绍了有史以来第一个完全自主的无人机（无人驾驶飞机）任务，在地下矿井中进行了真正的爆炸后进行气体测量。示威任务发生在发生爆炸后40分钟左右，并测量了这种现实的气体水平。我们还介绍了不同矿山的多个现场机器人实验，详细介绍了开发过程。所提出的新颖的自主堆栈被称为常规检查自治（RIA）框架，将风险 - 意识到的3D路径计划D* +与基于3D激光雷达的全球重新定位在已知地图上，并且它集成在定制硬件上，并将其集成在自定义硬件上，并将其与板载堆栈与板载式气体传感设备集成在一起。在提出的框架中，可以在爆炸后不久将自主的无人机在令人难以置信的恶劣条件下（灰尘，地图的显着变形）部署，以进行检查，以检查对工人带来重大安全风险的缠绵气体。我们还提出了一个变更检测框架，可以提取和可视化在爆破程序中更改的区域，这是计划提取材料的关键参数以及更新现有的地雷地图。将证明，RIA堆栈可以在恶劣的条件下实现强大的自主权，并为自主常规检查任务提供可靠且安全的导航行为。
强化学习用于增强无人机群双基地 ISAC 系统中的感知估计
摘要 —本文介绍了一种新颖的多智能体强化学习 (MARL) 框架，以使用无人机 (UAV) 群作为传感雷达来增强综合传感和通信 (ISAC) 网络。通过将无人机的定位和轨迹优化构建为部分可观测马尔可夫决策过程，我们开发了一种 MARL 方法，该方法利用集中训练和分散执行来最大化整体传感性能。具体来说，我们实施了一种分散的合作 MARL 策略，使无人机能够制定有效的通信协议，从而增强其环境意识和运营效率。此外，我们通过传输功率自适应技术增强了 MARL 解决方案，以减轻通信无人机之间的干扰并优化通信协议效率。此外，还结合了传输功率自适应技术来减轻干扰并优化学习到的通信协议效率。尽管复杂性增加，但我们的解决方案在各种场景中都表现出强大的性能和适应性，为未来的 ISAC 网络提供了可扩展且经济高效的增强功能。索引术语 — 多智能体强化学习 (MARL)、综合传感和通信 (ISAC)、无人机 (UAV)。