✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法     神经网络预测     雷达通信    无线传感器     电力系统信号处理        图像处理         路径规划     元胞自动机     无人机🔥内容介绍蜻蜓算法是一种基于生物学的优化算法，它模仿了蜻蜓在寻找食物和繁殖过程中的行为。这种算法已经被广泛应用于解决各种优化问题，包括路径规划、控制系统设计和无人机避障等。无人机在复杂地形中进行航行时，需要能够

  本文介绍基于Pix4Dmapper软件，实现由无人机影像建立研究区域空间三维模型的方法。目录1背景知识1.1运动结构恢复方法原理1.2运动结构恢复方法流程2软件与数据准备2.1软件准备2.2数据准备3研究区域模型建立3.1数据导入与配置3.2第一次模型建立3.3第二次模型建立3.4模型外观检查与调整3.5模型量测4建模部分问题与思考4.1模型外观与组成分析4.2模型部分外形与纹理错误分析4.3模型质量报告分析4.4模型边界缺失问题4.5地物底面面积计算问题参考文献  前面两篇博客分别基于不同软件、不同方法，详细讲解了空间三维模型建立的过程：物体三维模型的构建：3DSOM软件实现侧影轮廓方法

引言最近的项目涉及到对无人机航拍图像的目标检测，检测的目标包含车辆、人、无人机、船舶，比较热门的航拍数据集大多是遥感图像的数据集，与本项目相关的数据集查找不易，本文分享一下相关的航拍数据数据集，以及数据集的处理方法。文中部分数据集已经下载，需要获取文中涉及到的数据集请私信（目录中的文件名是本人为了方便自己定义的）数据集处理1、获取感兴趣的类别在训练过程中，数据集中的部分类别使用不到，需要提取中感兴趣的类别,如果以图像中没有感兴趣的类别，将图像舍弃,如果图像中既有感兴趣的类别也有不感兴趣的类别，则将不感兴趣的类别从标签文件中删除，只保存感兴趣的类别信息importosimportshutil#v

11月28日，首届“智航杯”全国无人机智能算法竞赛实物赛在海南省三亚市成功落下帷幕。此次竞赛自2023年4月启动以来，共有来自全国145所高等院校和50多所企事业单位的1253支团队、3655人报名参赛，最终有6支队伍脱颖而出，入围了实物赛。在竞赛中，航空工业党组副书记李清堂、团中央书记处书记夏帕克提·吾守尔以及三亚市人民政府党组成员、副市长张长丰亲临现场，为竞赛致辞。他们的到来不仅提高了竞赛的权威性和影响力，同时也显示了对航空事业和科技创新的重视与支持。本次竞赛由中国航空研究院/航空工业智航院党委书记徐东主持，航空工业智航院和中国光华科技基金会主办，共青团海南省委员会和三亚崖州湾科技城管理局

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法     神经网络预测     雷达通信    无线传感器     电力系统信号处理        图像处理         路径规划     元胞自动机     无人机🔥内容介绍无人机的应用已经渗透到了各个领域，从军事侦察到民用航拍，无人机的需求越来越大。然而，无人机在复杂地形下的航迹规划和避障仍然是一个具有挑战性的问题。为了解决这一问题，研究人员们一直在寻求各种路径规划算法和

⛄一、带时间窗的多UAV航迹规划问题的两阶段启发式算法本文采用一种两阶段启发式算法用于问题求解,算法的第一阶段利用“最迟完成服务节点优先”(Latest-Service-Finished-First,简称LSFF)算法求得问题的初始解,第二阶段利用模拟退火算法(SA算法)改善初始解,获得“满意解”。1LSFF算法LSFF算法是一种逆向计算的迭代算法,其基本思想是:从返回机场开始,逆向迭代计算从待服务节点飞往后继节点的最迟动身(完成物资投放)时间,并选择最晚可服务节点优先服务,重复上述过程直至全部节点均被服务为止;这里只接受可行解。假设当前后续节点为succ,其最迟抵达时间为maxatsucc,

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法     神经网络预测     雷达通信    无线传感器     电力系统信号处理        图像处理         路径规划     元胞自动机     无人机🔥内容介绍无人机技术在近年来得到了迅猛发展，已经广泛应用于农业、环境监测、物流配送等领域。然而，在复杂的山地环境下，无人机的路径规划面临着诸多挑战，如何有效地规划出适应山地环境的路径成为了研究的重点之一。本文基

分享嘉宾|鲁鹏文稿整理|William1、无人机在自主导航方面的挑战无人机在未知环境上导航，面临着很多挑战，由于未知环境下，并不知道当前环境的地图可能会存在一些威胁，主要原因在于没有先验知识。这里主要有两个方面去解决或处理自主导航的研究。第一个是在视觉方面，由于自身定位是无人机可以正常飞行的前提，所以首先可以定位自己。然后是视觉感知，无人机只能依靠摄像头去感知周围的环境。第二个是控制方面，如果飞的比较快或受到攻击，无人机可能会出现故障，另外方面，在极端的情况下的某些情况会导致无人机失控，这些情况下依旧需要维持无人机的正常飞行。2、基于事件相机的快速定位因为在未知环境下是不存在先验信息，所以，要

目录摘要：1.问题重述1.1.问题背景1.2.需要解决的问题1.2.1.

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法     神经网络预测     雷达通信    无线传感器     电力系统信号处理        图像处理         路径规划     元胞自动机     无人机🔥内容介绍无人机技术在各个领域中得到了广泛的应用，其中无人机的路径规划技术是其关键技术之一。在复杂环境下，无人机需要具备避障能力，同时能够规划出安全高效的航迹。本文将介绍基于人工大猩猩部队GTO实现的无人机避障