XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自校准
无人机与智能设备测绘摄影测量精度对比评估
摘要 本文评估了使用智能手机和智能相机的无人机摄影测量系统。根据相机自校准确定的内部方向参数进行图像三角测量。生成精确的正射镶嵌图像和数字表面模型，并使用航空和地面激光雷达数据评估其准确性。数字表面模型用于估算土方量并验证无人机摄影测量在施工现场使用的适用性。地理参考精度表明，智能相机在检查点和多边形部分方面的性能大约是智能手机的两倍。考虑到智能手机中的滚动快门，可以提高精度。特别是在倾斜和崎岖的地形中，智能手机可以从应用滚动快门方法中受益。一些国家通常将土方工程体积误差作为一项法律要求，我们的研究结果表明，在土方工程中可以有效且经济地使用带有无人机的智能相机。
AWR2243 单芯片 76 至 81 GHz FMCW 收发器
• FMCW 收发器 – 集成 PLL、发射器、接收器、基带和 ADC – 76GHz 至 81GHz 覆盖范围，可用带宽为 5GHz – 四个接收通道 – 三个发射通道 – 基于小数 N 分频 PLL 的超精确线性调频引擎 – TX 功率：13dBm – RX 噪声系数：13dB – 1MHz 时的相位噪声：• –96dBc/Hz（76GHz 至 77GHz）• –94dBc/Hz（77GHz 至 81GHz）• 内置校准和自检 – 内置固件 (ROM) – 跨工艺和温度的自校准系统• 主机接口 – 通过 SPI 或 I2C 接口与外部处理器进行控制接口 – 通过 MIPI D-PHY 和 CSI2 v1.1 与外部处理器进行数据接口 – 用于故障报告的中断• 符合功能安全标准 – 专为功能安全应用而开发 – 提供文档以帮助 ISO 26262 功能安全系统设计达到 ASIL-D – 硬件完整性达到 ASIL-B – 安全相关认证 • 经 TUV SUD 认证，达到 ISO 26262 ASIL B 级
热成像和光学的现场几何校准...
UAS 图像已成为地貌研究中广泛使用的信息来源。当使用摄影测量方法来量化地貌变化时，相机校准对于确保图像测量的准确性至关重要。基于调查数据的自校准不足会导致系统误差，从而导致 DEM 变形。消费级传感器的几何稳定性通常较低，因此需要进行现场校准，因为实验室校准的可靠性会受到运输的影响。在本研究中，提出了一种强大的现场工作流程，可以同时对热传感器和光学传感器进行省时且可重复的校准。以石头建筑为校准对象，并以 TLS 扫描为参考。该方法使用两个传感器（DJI Phantom 4 Pro 和 Workswell WIRIS pro）、两个软件解决方案（视觉测量系统 (VMS) 和 Agisoft Metashape）和每个传感器的两个不同图像子集来计算八个单独的相机校准。所呈现的结果表明，该方法适用于确定预校准摄影测量调查的相机参数。
ORIMA 定向管理
ORIMA 功能 • 具有自校准功能的最先进的光束法平差 • 处理机载 GPS 数据和 IMU 姿态数据，包括 GPS 漂移和惯性测量单元 (IMU) 未对准参数 • 点测量期间显示多幅图像 • ORIMA DP-M 允许对 Leica Geosystems 的 ADS40 和帧图像进行三角测量 • 强大的统计技术用于检测和消除错误以及识别块中的薄弱区域 • 全自动连接点测量 (APM) • 新的 APM 方法允许 APM 在非常大的块上运行，使用可以同时或顺序运行的子块进程 • 支持多个 APM 进程，允许更好地利用多个处理器或多核处理器 • 立体或单声道半自动控制点测量 • ADS40 场景的快速控制点测量 • ADS40 方向数据的卓越内存管理 • 简单易懂且易于解释的块分析图形 • GPS 和 IMU 观测的自动加权 • GPS 和 IMU 的灵活输入格式数据，包括 Applanix POSPac 软件的直接交换格式 • 从地面到传感器的严格转换，包括地图投影或地理坐标 • 用于数字摄影测量 (DP) 的 ORIMA 支持 LPS 的立体查看器 • 对于数字摄影测量工作站 (DPW) 系统，可方便地在薄弱区域进行重新测量 • 图形输出可直接发送到打印机或绘图仪 • 完整
ORIMA 定向管理
ORIMA 功能 • 具有自校准功能的最先进的光束法平差 • 处理机载 GPS 数据和 IMU 姿态数据，包括 GPS 漂移和惯性测量单元 (IMU) 未对准参数 • 点测量期间显示多幅图像 • ORIMA DP-M 允许对 Leica Geosystems 的 ADS40 和帧图像进行三角测量 • 强大的统计技术用于检测和消除错误以及识别块中的薄弱区域 • 全自动连接点测量 (APM) • 新的 APM 方法允许 APM 在非常大的块上运行，使用可以同时或顺序运行的子块进程 • 支持多个 APM 进程，允许更好地利用多个处理器或多核处理器 • 立体或单声道半自动控制点测量 • ADS40 场景的快速控制点测量 • ADS40 方向数据的卓越内存管理 • 简单易懂且易于解释的块分析图形 • GPS 和 IMU 观测的自动加权 • GPS 和 IMU 的灵活输入格式数据，包括 Applanix POSPac 软件的直接交换格式 • 从地面到传感器的严格转换，包括地图投影或地理坐标 • 用于数字摄影测量 (DP) 的 ORIMA 支持 LPS 的立体查看器 • 对于数字摄影测量工作站 (DPW) 系统，可方便地在薄弱区域进行重新测量 • 图形输出可直接发送到打印机或绘图仪 • 完整
流水线式忆阻神经网络模数转换器
摘要——随着高速、高精度、低功耗混合信号系统的出现，对精确、快速、节能的模数转换器 (ADC) 和数模转换器 (DAC) 的需求日益增长。不幸的是，随着 CMOS 技术的缩小，现代 ADC 在速度、功率和精度之间进行权衡。最近，已经提出了四位 ADC/DAC 的忆阻神经形态架构。可以使用机器学习算法实时训练此类转换器，以突破速度-功率-精度权衡，同时优化不同应用的转换性能。然而，将此类架构扩展到四位以上具有挑战性。本文提出了一种基于四位转换器流水线的可扩展模块化神经网络 ADC 架构，保留了其在应用重新配置、失配自校准、噪声容忍和功率优化方面的固有优势，同时以延迟为代价接近更高的分辨率和吞吐量。 SPICE 评估表明，8 位流水线 ADC 可实现 0.18 LSB INL、0.20 LSB DNL、7.6 ENOB 和 0.97 fJ/conv FOM。这项工作朝着实现大规模神经形态数据转换器迈出了重要一步。
下一代仪器仪表 - Ametek VIS
METEK Dixson 的全数字 NGI 多路复用仪表系统采用了最新的技术和制造工艺。该系统可靠且可扩展，可用于任何车辆或固定位置应用。高度模块化的 NGI 系统在设计时充分考虑了未来的适应性。指针、刻度盘和边框设计允许简单且廉价地进行外观更改或更新。所有仪表共用的内部结构和零件可最大程度降低成本，而菊花链电缆连接与浅深度外壳相结合，可最大程度地减少仪表板后的空间要求。仪表和模块连接到车速表中的系统控制单元并由其控制，以最大程度地减少车辆数据总线的负载。仪表具有光导管、车辆使用寿命 LED 背光、尖端到轮毂照明指针、270° 指针偏转和易于阅读的图形。指针由精密步进电机驱动，这种电机长期以来以耐用性和准确性而闻名。每个仪表中的红色警告 LED 减少了专用指示器的数量。明亮的橙色指针和黑底白字图形是标准配置；其他方案也可用。英制、北美自由贸易协定和公制刻度，带或不带子刻度均可根据要求提供。仪表安装在标准的 2 英寸、3 英寸和 5 英寸切口中。NGI 系统具有自校准和自测试功能，完全免维护。
使用说明书 型号 136 直流放大器 IM136
1.1 简介 自 1951 年以来，ENDEVCO 一直是振动测量领域的领导者，并在振动传感器设计方面做出了许多贡献。其中包括：第一个能够在低温至 +750°F 的温度下连续工作的压电加速度计、第一个剪切设计加速度计和世界上最小的压电加速度计。为了支持广泛的振动传感器系列，ENDEVCO 提供了各种各样的信号调节器，包括第一个晶体管电荷放大器、第一个计算机可编程电荷放大器和第一个基于真正数字跟踪滤波器的机载振动监测系统。信号调节器 为了支持其传感器在大规模测试中的使用，ENDEVCO 开发了几代信号调节器系统。直到最近，最先进的振动实验室还由一排手动控制信号调节器组成。这些信号调节器具有手动控制的开关和旋钮，用于设置满量程范围、灵敏度和滤波器角，并且设置信息是手动记录的。计算机控制信号调节器为了消除放大器设置不正确的风险，ENDEVCO 率先提出了计算机控制信号调节器的概念。第一代是多通道放大器控制系统 (MAC)。第二代是计算机控制放大器系统 (CCAS)。CCAS 系列由五个不同的系统组成，它们使用相同的机架和带有不同模拟板的数字接口组件。这些单元通过 IEEE-488 接口总线从计算机/控制器接收设置命令，以便可以预先编程测试。此外，这些设备提供全面的自检和自校准功能，大大提高了测试数据的可靠性。用户反馈表明，这些设备通过缩短测试周期、防止重新测试和消除过度测试，很快就收回了成本。手动/计算机控制信号调节器 前两代计算机控制放大器的经验现已应用于第三代产品线：可编程桥式调节器和可编程实验室信号调节器。这些设备是独立控制的，每个设备都包含自己的电源，以确保单通道完整性。型号 136 具有手动和计算机可编程功能。这款直流放大器是 Endevco 致力于改进最先进的传感测量技术的一个例子。新一代产品体积更小，功能更多，并将继续扩展以满足日益广泛的应用需求。
使用
关键词：光束法区域网平差、自校准、系统校准、非度量相机 摘要 使用市售的非度量相机（例如佳能、尼康）进行摄影测量操作正变得非常流行。使用它们的原因有几个，例如有效载荷更轻、传感器成本低、尺寸更小，以适应有限的机载空间（例如无人机作为数据采集平台）、快速周转项目、易于更换等。与使用数字高分辨率度量图像传感器（Hexagon DMC、Microsoft Vexcel UltraCam 系统等）相比，所有这些属性都具有优势。然而，为了获得接近使用度量系统获得的结果，必须考虑上述非度量图像传感器的所有系统误差；对它们进行建模并消除（或尽量减少）它们对所获取图像的影响。本文回顾了与使用非度量图像传感器相关的功能和随机模型。将关注传感器内部校准参数，即校准焦距、主点、对称 - 非对称 - 切向镜头畸变模式和可能严重扭曲所获取图像的其他偏差。为此，使用焦距为 50 毫米的尼康 D810 数码相机在摄影测量测试场区域“Franklin Mills Mall”进行相机校准。该场地覆盖了多个飞行高度，分别产生 15 和 30 厘米 GSD 的图像。飞行了两个垂直摄影测量飞行带，具有高端搭接和侧搭接。测试场区域拥有大约 25 个目标控制和检查点，这些点的测量精度为 2 厘米或更高。使用 PIX4Dmapper（专为从无人机或地面获取的图像而创建的软件包）对上述图像进行自动空中三角测量。导出图像观测结果（ASCII），并使用汉诺威莱布尼茨大学程序系统 BLUH 进行相应的束流区域调整，该系统能够通过附加参数（十二个标准加上不同失真模式的中型非度量数字相机）进行自我校准。调查中使用了不同数量和分布的地面控制点 (GCP) 和检查点 (ChkPts)。本文介绍了结果。