关于通用目标检测的论文
运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min: Avg: Max:23 Min: Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min: Avg:20% Max:18 Min: Avg:8 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。
能不能给我发一份呢？
有一个月没更博客了，捂脸 o(￣=￣)d
端午回家休息了几天，6月要加油~
回到正文，HOG是很经典的一种图像特征提取方法，尤其是在行人识别领域被应用的很多。虽然文章是2005年发表在CVPR上的，但近十年来还没有被淹没的文章真的是很值得阅读的研究成果了。
key idea： 局部物体的形状和外观可以通过局部梯度或者边缘的密度分布所表示。
主要步骤：
上图为论文中提供的图，个人觉得我在参考资料中列出的那篇 博客 中给出的图可能更好理解一些。
具体细节： 关于每一个过程的详细解释还是在 这篇博客 中已经写得很清楚了，这里就不再搬运了。
文章中数据集的图像大小均为：64*128, block大小为16x16， block stride为8x8，cell size为8x8，bins=9（直方图等级数）；
获取到每张图的特征维度后，再用线性SVM训练分类器即可。
下图为作者而给出的示例图：
这两篇博客写的都很好，推荐阅读一波。
关于三坐标检测的论文题目
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100、水位改正中虚拟验潮站的快速内插
曲面测量方法研究及测量仿真摘要 3-4 ABSTRACT 4-5 第一章 绪论 9-15 引言 9 曲面测量方法 9-11 国内外研究现状 11-13 已知CAD 模型的曲面测量研究现状 11 未知CAD 模型的曲面测量研究现状 11-12 测量仿真研究现状 12-13 课题背景及主要研究内容 13-15 选题背景 13-14 论文主要研究内容 14-15 第二章 CMM 测量曲面技术研究 15-27 引言 15 CMM 测量软件 15-16 曲面的CMM 测量方式 16-19 点位触发式 16-17 连续扫描式 17-18 编程方式 18-19 曲面测量路径规划 19-23 测量路径的设计原则 19-21 曲面测量路径规划策略 21-23 测头半径补偿 23-25 测量误差评定 25-26 点位测量下的测量误差评定 25-26 扫描测量下的测量误差评定 26 本章小结 26-27 第三章 CMM 测量曲面误差分析及减小方法 27-47 引言 27 机器误差对测量误差的影响 27-33 静态误差 27-30 动态误差 30 机器误差补偿 30-33 工件坐标系的建立对测量误差的影响 33-38 产生工件坐标系建立误差的原因 34 常用的工件坐标系建立方法 34-36 不同方法下的测量误差比较 36-37 减小工件坐标系建立误差的方法 37-38 测量规划对测量误差的影响 38-42 沿法矢量规划测量路径 39 通过数学模型求测点矢量 39-42 测头半径补偿对测量误差的影响 42-44 测头的选择 42-43 测头半径补偿误差 43-44 测量人员操作水平对测量误差的影响 44-46 手动测量误差 44 实现三坐标自动测量 44-46 本章小节 46-47 第四章 已知CAD 模型的曲面测量及仿真 47-71 引言 47 三平面法与最小二乘法建立工件坐标系 47-52 工件坐标系建立过程 47-49 叶片检测中工件坐标系的建立 49-52 测点自适应分布 52-57 测点数确定 52-54 曲率差值法实现测点自适应分布 54-56 直线夹角法实现测点自适应分布 56-57 沿矢量方向进行路径规划与半径补偿 57-59 沿矢量方向规划测量路径 58 沿矢量方向补偿测头半径 58-59 测量仿真 59-70 仿真方法研究 60 最小二乘法实现初始坐标系的变换 60-62 实现测点自适应分布 62-65 测量路径仿真检验 65-66 避障点设置 66-67 DMIS 程序生成 67-68 三坐标测量数据读取 68-69 测量误差评定 69-70 本章小结 70-71
怎么写关于目标检测的论文题目
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min: Avg: Max:23 Min: Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min: Avg:20% Max:18 Min: Avg:8 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。
雷达原理关于目标检测的论文
雷达的原理 ：(radar)原来事“无线电探测与定位”的英文缩写。雷达的任务就是探测目标，测定有关目标的距离、方问、速度等状态。雷达主要由天线、发射机、接收机）和显示器等部分组成。 雷达发射机产生足够的电磁能量，经过收发转换开关传送给天线。天线将这些电磁能量辐射至大气中，集中在某一个很窄的方向上形成波束，向前传播。电磁波遇到波束内的目标后，将沿着各个方向产生反射，其中的一部分电磁能量反射回雷达的方向，被雷达天线获取。天线获取的能量经过收发转换开关送到接收机，形成雷达的回波信号。由于在传播过程中电磁波会随着传播距离而衰减，雷达回波信号非常微弱，几乎被噪声所淹没。接收机放大微弱的回波信号，经过信号处理机处理，提取出包含在回波中的信息，送到显示器，显示出目标的距离、方向、速度等。为了测定目标的距离，雷达准确测量从电磁波发射时刻到接收到回波时刻的延迟时间，这个延迟时间是电磁波从发射机到目标，再由目标返回雷达接收机的传播时间。根据电磁波的传播速度，可以确定目标的距离速度和方向。大部分雷达的工作原理基本一致。雷达的技术参数主要包括工作频率（波长）、脉冲重复频率、脉冲宽度、发射功率、天线波束宽度、天线波束扫描方式、接收机灵敏度等。技术参数是根据雷达的战术性能与指标要求来选择和设计的，因此它们的数值在某种程度上反映了雷达具有的功能。例如，为提高远距离发现目标能力，预警雷达采用比较低的工作频率和脉冲重复频率，而机载雷达则为减小体积、重量等目的，使用比较高的工作频率和脉冲重复频率。这说明，如果知道了雷达的技术参数，就可在一定程度上识别出雷达的种类。
雷达原理是什么呢？不知道的小伙伴来看看小编今天的分享吧！雷达测量速度和测量距离使用到的原理不同，测量速度原理：雷达根据自身和目标之间有相对运动产生的频率多普勒效应；测量距离原理：测量发射脉冲与回波脉冲之间的时间差，因电磁波以光速传播，据此就能换算成雷达与目标的精确距离。1、测量速度原理：雷达根据自身和目标之间有相对运动产生的频率多普勒效应，雷达接收到的目标回波频率与雷达发射频率不同，两者的差值称为多普勒频率。从多普勒频率中可提取的主要信息之一是雷达与目标之间的距离变化率。当目标与干扰杂波同时存在于雷达的同一空间分辨单元内时，雷达利用它们之间多普勒频率的不同能从干扰杂波中检测和跟踪目标。测量目标方位原理是利用天线的尖锐方位波束，通过测量仰角靠窄的仰角波束，从而根据仰角和距离就能计算出目标高度。2、测量距离原理：测量发射脉冲与回波脉冲之间的时间差，因电磁波以光速传播，据此就能换算成雷达与目标的精确距离。雷达所起的作用跟眼睛和耳朵相似，当然，它不再是大自然的杰作，同时，它的信息载体是无线电波。事实上，不论是可见光或是无线电波，在本质上是同一种东西，都是电磁波，在真空中传播的速度都是光速C，差别在于它们各自的频率和波长不同。其原理是雷达设备的发射机通过天线把电磁波能量射向空间某一方向，处在此方向上的物体反射碰到的电磁波；雷达天线接收此反射波，送至接收设备进行处理，提取有关该物体的某些信息（目标物体至雷达的距离，距离变化率或径向速度、方位、高度等）。雷达的分类：雷达的种类繁多，分类的方法也非常复杂。一般为军用雷达。通常可以按照雷达的用途分类，如预警雷达、搜索警戒雷达、引导指挥雷达、炮瞄雷达、测高雷达、战场监视雷达、机载雷达、无线电测高雷达、雷达引信、气象雷达、航行管制雷达、导航雷达以及防撞和敌我识别雷达等。1、按照雷达信号形式分类，有脉冲雷达、连续波雷达、脉部压缩雷达和频率捷变雷达等。2、按照角跟踪方式分类，有单脉冲雷达、圆锥扫描雷达和隐蔽圆锥扫描雷达等。3、按照目标测量的参数分类，有测高雷达、二坐标雷达、三坐标雷达和敌我识对雷达、多站雷达等。4、按照雷达采用的技术和信号处理的方式有相参积累和非相参积累、动目标显示、动目标检测、脉冲多普勒雷达、合成孔径雷达、边扫描边跟踪雷达。5、按照天线扫描方式分类，分为机械扫描雷达、相控阵雷达等。6、按雷达频段分，可分为超视距雷达、微波雷达、毫米波雷达以及激光雷达等。以上就是小编今天的分享了，希望可以帮助到大家。
激光雷达laser radar用激光器作为辐射源的雷达。激光雷达是激光技术与雷达技术相结合的产物 。由发射机 、天线 、接收机 、跟踪架及信息处理等部分组成。发射机是各种形式的激光器，如二氧化碳激光器、掺钕钇铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器等；天线是光学望远镜；接收机采用各种形式的光电探测器，如光电倍增管、半导体光电二极管、雪崩光电二极管、红外和可见光多元探测器件等。激光雷达采用脉冲或连续波2种工作方式，探测方法分直接探测与外差探测。激光雷达在军事上可用于对各种飞行目标轨迹的测量。如对导弹和火箭初始段的跟踪与测量，对飞机和巡航导弹的低仰角跟踪测量，对卫星的精密定轨等。激光雷达与红外、电视等光电设备相结合，组成地面、舰载和机载的火力控制系统，对目标进行搜索、识别、跟踪和测量。由于激光雷达可以获取目标的三维图像及速度信息，有利于识别隐身目标。激光雷达可以对大气进行监测，遥测大气中的污染和毒剂，还可测量大气的温度、湿度、风速、能见度及云层高度。 激光雷达的应用●孟敏王学才 激光雷达，采用类似于激光测距机的原理与构造研制，是一种工作在从红外到紫外光谱段的探测系统。通常，把利用激光脉冲进行探测的称作脉冲激光雷达，把利用连续波激光束进行探测的称作连续波激光雷达。目前，世界上已研制出用于火控、侦察、制导、测量、导航等多种功能的激光雷达。 生化战高手：陆用激光雷达 生化战剂的探测与防范，一直是军方关注的重点项目之一。传统的探测方法，主要由士兵携带探测装置，边走边测，速度慢、功效低，并易中毒。据报道，俄罗斯一改传统方式，成功地研制出“KDKhr—1N”远距离地面毒剂激光雷达探测系统，可实时地远距探测并确定毒剂气溶胶云的斜距、中心厚度、离地高度、中心角坐标以及毒剂相关参数等，及时通过有、无线技术向部队控制系统报警，以采取相应的防毒措施。在这方面，德国军方也研制出更加先进的“VTB———1型 ”遥测激光雷达，使用两台9微米—11微米、可在40个频率上调节的连续波C02激光器，利用微分吸收光谱学原理遥测化学战剂，既安全又可靠。 飞行防撞高手：空用激光雷达 飞机尤其是直升机在低空巡逻飞行时，极易与地面小山或建筑物相撞，这是世界许多国家关注并力求解决的一大难题。美国、德国和法国等近年费尽心血研制出了直升机障碍物规避激光雷达，成功地解决了这一难题。美国率先研制的直升机超低空飞行“障碍规避雷达”，使用固体激光二极管发射机和旋转全息扫描器，可探测直升机前方很宽的空域，地面障碍物信息可实时显示在机载平视显示器或头盔显示器上，保障了飞行员的安全飞行。随之，德国研制成功的“Hellas ”激光雷达更胜一筹，它是一种固体微米成像，视场为32度×32度，能探测 300米—500米距离内直径1厘米粗的电线或障碍物，直升机采用之可确保飞行安全。法国和英国合研的吊舱载“CLARA”激光雷达，具有多种功能，采用C02激光器，不但能测得直升机飞行前方如标杆、电缆等微型障碍物，还可进行地形跟踪、目标测距和活动目标指示，保障飞行安全，这种激光雷达也适于飞机使用。 捕获水下目标高手：海用激光雷达 对水中目标进行警戒、搜索、定性和跟踪的传统方式，是采用体大而重的一般在600千克至几十吨重的声纳。自从发展了海洋激光雷达，即机载蓝绿激光器发射和接收设备后，海洋水下目标探测既简单方便，又准确无误。尤其是20世纪90 年代以后研制成功的第三代激光雷达上，增加了GPS定位、定高功能，实现了航线和高度的自动控制。如美国诺斯罗普公司研制的“ALARMS”机载水雷探测激光雷达，可24小时工作，能准确测得水下水雷等可疑目标。美国卡曼航天公司研制的水下成像激光雷达，更具优势，可以显示水下目标的形状等特征，准确捕获目标，以便采取应急措施，确保航行安全。 此外，激光雷达还可以广泛用于对抗电子战、反辐射导弹、超低空突防、导弹与炮弹制导以及陆地扫雷等。
你不应该这这问吧
关于三坐标检测的论文
工程测量技术论文
测量也是一项精确的工作，通过测量学的学习和实习，在我的脑海中形成了一个基本的测量学的轮廓。如下是我给大家整理的工程测量技术论文，希望对大家有所作用。
我国工程测量科技进步很大，发展很快，取得了显著成绩；但是发展还很不平衡，尚跟不上国民经济建设发展和社会进步的需要。摆在我们面前的任务是：大力促进工程测量技术方法与手段的更新换代，积极推动新技术的推广与应用，充分利用控制测量技术、地形图测绘技术、全站仪野外数字测图、摄影测量技术、高分辨率遥感技术等等，把传统的手工测量向电子化、数字化、自动化方向发展。
一、全站仪野外数字测图
全站仪大比例尺数字测图实现了从野外数据采集、处理到绘图过程的自动化和一体化。国内已研制和开发了许多各具特色的大比例尺野外成图软件，比较有代表性的包括清华山维公司的EPSW系统、南方测绘公司的CASS系统、广州开思测绘软件有限公司的SCSG系统。这些系统已在国内生产单位中得到比较广泛的应用。论文参考网。
近年来测绘界提出的“高端全站仪”，要求它不仅能适用于各种测量工作，而且还能用作“单人全站仪”，即只需一人便可进行测图作业，而且在观测点处作业。在这种情况下，为获得高质量的观测成果，对仪器就要提出新的要求。
二、摄影测量技术的发展及其在大比例尺地形图中的应用
当测绘的面积较大或测区条件困难时，使用摄影测量技术包(括航空摄影测量和地面摄影测量进)行地形测绘是一种常用的方法。最近若干年来，摄影测量技术有了两个重大突破，第一是数字摄影测量技术趋于成熟并实际投入应用；第二是GPS的出现使得摄影测量的外业控制变得简单。它们都使得摄影测量方法的经济性和效率大大提高，竞争力和生命力进一步加强。
数字摄影测量也称为软拷贝摄影测量，它从根本上改变了摄影测量对价格昂贵、光机结构复杂的专门测图仪器的依赖，是摄影测量领域的一次革命。论文参考网。基于微机的数字摄影测量系统目前可以高效率、高质量地完成自动定向、空中三角测量、自动数字地面模型生成、自动正射影像图制作和交互式数字测图以及三维景观模型采集等一系列作业，精度与通常的解析测图仪相当。虽然现在的系统尚存在不少缺陷，但数字摄影测量已成为摄影测量的技术主流。
三、高分辨率遥感技术在大比例尺测图中的应用
遥感技术在资源与环境、灾害监测、小比例尺制图等领域均有成功的应用。但由于遥感图像的分辨率较低，难以用于大比例尺制图。近年来，由于新型高分辨率卫星遥感图片的出现，为城市或区域大比例尺制图提供了一种新的数据源。IKONOS卫星于1999年9月24日发射成功，是世界上第一颗提供高分辨率卫星影像的商业遥感卫星。可以提供地面分辨率达1m的IKONOS数字图像，该图像可以用于制作1∶10000比例尺的数字正射影像图、数字地面模型和数字线划图。QuickBird是Digital Globel公司于2001年10月18日在美国发射成功的高分辨率商业遥感卫星，QuickBird在地面的分辨率为，能够满足更专业、更广泛应用领域的遥感用户，为用户提供更好、更快的遥感信息源服务。2007年9月18日，Digital Globel公司宣布在加州的范登堡空军基地成功发射了一颗级分辨率的商业卫星W:orldView-1，WorldView-1为当今世界最具敏捷性的一颗商业卫星，这是2007年波音航空公司为Digital－Globel公司继QuickBird后成功发射的第二颗商业卫星，该图像完全满足制作11∶0000比例尺的数字正射影像图、数字地面模型和数字线划图，也可望在15∶000地形图的修测中发挥积极的作用。
四、其它的地形测图技术
其它的地形测图技术主要是指将GPS与其它传感器集成于一定运载工具上而形成的数字测图技术及直接利用GPS测图的技术。主要包括:
1(机)载激光雷达系统。论文参考网。激光雷达技术是近数十年来摄影测量与遥感领域最具革命性的成就之一，是目前最先进的对地摄影测量系统。在DGPS、IMU支持下，激光扫描系统通过激光扫描器和距离传感器，经由微计算机对测量资料进行内部处理，显示或存储、输出距离和角度等资料，并与距离传感器获取的数据相匹配，经过相应软件进行一系列处理来获取被测目标的表面形态和三维坐标数据，从而进行各种量算或建立立体模型。该技术的最初目的主要是获取困难地区的数字高程模型(DEM数)据。在这些困难地区，例如森林，沙滩等，使用常规摄影测量方法费时、费力，很难获取高精度的地面高程模型数据。使用机载激光雷达系统，可以高效、高精度地直接获取地面的数字高程模型数据。
2(水)下测绘系统。该系统是一种移动测绘系统，主要由GPS接收机、自动测深仪、数据采集软件和通讯设备等组成，平面测绘精度取决于GPS的作业方式和接收机的性能，高程精度则与测深仪有关。它们已在大比例尺水下地形测量实践中得到了广泛的应用，国内代表的产品有中海达水下测绘系统、南方水下测绘系统。3(R)TK数字测图技术。随着实时动态差分RTK技术的进一步完善，人们提出了RTK测图的设想，就是将RTK当成全站仪，配置相应的支持软件直接用于测图，该方法在地物稀少、植被覆盖不厚的测区中具有良好的应用前景。
五、结语
GPS已成为建立平面控制网的一种常用手段。可以说，GPS技术的发展和应用是本世纪测绘领域最辉煌的.成就之一。随着差分GPS定位技术的发展与应用，不仅是高等级的首级网和加密网，就连图根点和航空摄影测量像控点的测定也广泛采用了GPS。在许多地形测量项目中，光电测距导线早已成为一种最基本的控制测量方法。特别是当使用全站仪时，可以将低等级的图根控制与细部地形测量同步进行，从而提高总体作业效率。徕卡公司最新推出的全站仪与GPS完美结合，是集成了GPS功能的高性能全站仪(超站仪，)无需控制点、长导线和后方交会等工作，直接使用GPS确定该点的三维坐标，然后就可以使用全站仪进行测图、放样等工作。高程控制测量过去一直沿用几何水准测量的方法，这种方法耗时费力，效率较低。本世纪六七十年代以来，随着电磁波测距技术的发展，产生了电子测距三角高程测量，国内外在这方面均做了大量的理论研究和实验论证工作，目前电子测距三角高程测量已可以代替三、四等水准测量，大部分规范也已采纳了这些成果。电子测距三角高程测量无疑是几何水准测量很好的补充手段。同时，随着GPS在平面控制测量上日益广泛的应用，关于GPS在高程控制测量领域的应用研究也掀起了热潮。大比例尺地形图主要指的是15∶00～1∶10000比例尺的地形图。传统的地形图一般均是指线划图，这里不仅指线划图，而且还包括另一种极具应用潜力的图种:影像图D(EM、DOM、DTM等。)目前，数字地形图包(括数字线划图、数字正射影像图等)已取代传统的模拟地形图，成为地形测量的主要产品。
参考文献
[1] 张冰,王铁生,高丽峰. GPS高程拟合模型在带状区域中的应用[J]人民黄河, 2009,(07) .
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确的工程测量对于工程建设来讲是不可忽视的部分,而受到内外因素的作用,工程测量会出现精度不足,这会制约工程测量的发展,并直接对工程建设造成影响。下面是我为大家整理的工程测量研究 毕业 论文 范文 ，供大家参考。
《 水利工程测量中全站仪误差分析 》
摘要:我国的经济发展在经历了高速阶段以后现在更是越加的发展平稳，这对于国内的一些基础建设提出了更加高的要求。所以对于我国的水利工程建设也是近些年以来重要的建设项目之一。所以其水利工程的质量也得到了较为广泛的重识，在这其中对于水利工程测量中全站仪的误差分析与精度控制也有了更加严格的要求，所以我们在下文中着重的对水利工程测量中全站仪的误差分析与精度控制进行具体的研究。
关键词:水利工程测量全站仪
1前言
全站仪在水利工程的测量中被广泛的使用，我们对水利工程的测量必须保证其精度，在这种情况下我们必须使用全站仪对其进行测量，这使得测量工作更加的便利，所以做好全站仪的误差分析与精度的控制工作就显得更加的重要，我们通过全站仪的测量来降低测量时的精度产生误差，使用改进的 方法 ，使得测量的结果准确性可以有效的得到保证。所以在下文中我们对水利工程中所使用的全站仪的测量误差与精度进行分析。
2全站仪在水利工程测量中的应用
我们在对水利工程进行测量的时候，全站仪在其中的应用比较广泛，由于其使用仪器种类多类型繁杂，如经纬仪与水准仪就是其中之一。但是就现在的综合情况分析，并且结合其仪器间的精确度与实用性而言，全站仪较其他几种仪器具有较为明显的精度优势。全站仪的便携性较好，而且其准确性与全面性较优，水利工程中对于测量的要求较高，而全站仪可以对其测量精度的要求进行满足，对于水利工程测量中所使用的一些基础的测量资料，全站仪都可以通过测量获得，而且其精度控制较高。特别是在水利工程前期的设计阶段，还有水利工程中期的施工阶段，后期的养护阶段与应用的管理时都需要对全站仪进行使用，还有一些需要提供高等级的平面布控网的大型的水利工程项目，也需要对全站仪进行使用。
3误差分析
分析全站仪的轴系误差
全站仪进行测量时所产生误差的原因在于:首先对于全站仪的镜头在我们进行测量使用之前并没有对其进行安装与校正，其望远镜内的十字丝产生了中心的偏移，这种情况的发生直接导致了全站仪的视准轴与水平轴不垂直;视准轴还会受到温度大气折光的影响，以上都是产生误差的原因。并且因其定位时发生的错误，由于有错误的定位存在于竖轴的横向误差补偿、横轴的误差补偿、视准轴的误差补偿中，造成轴系误差。
分析全站仪度盘误差
度盘误差产生的原因在于其垂直角，其因受到垂直角的影响，使得其垂直角越大那么其所产生的误差就越大。我们在对其进行观测的时候，我们观测的方向如果在盘的左边，那么视准轴就会位于标准视准轴的右侧或是左侧，这时度盘所产生的误差会因其测量值的大小而产生实际的变化。如果我们将其望远境进行转变圈的处理，那么观测方向当位于其右边时，那么视准轴就会位于其标准视轴的左侧或是其右侧，那以视准轴所产生的落差就与其两边的测量结果是相反的。以上两种情况下所产生的误差，其度盘的数值是相同的，但是其所标的符号是相反的，其数值也相同，这时我们就可以对其度盘两则的测量数值进行取平均值的处理。我们在保证其扫描盘进行转运的过程中，其照准部的方向是相同的，这样可以对其因转动所引起的水平方向中的度盘误差产生。如果其方向是垂直的，我们就通过对其进行光电扫描度盘与垂直轴的方向进行调整来进行，使得其半测回角中的误差减少或是其误差消失，这时其度盘所产生的误差减少。全站仪的常见的测距误差主要是加、乘数误差与其周期误差。
分析全站仪测距误差
全站仪的使用原理就是利用仪器发出的载波，通过测定出载波在测线两端点间往返传播的时间来测量距离进行确定。我们在确定测距的时候，由于精度会受到人自身视觉原因的影响，其全站仪的瞄准功能难以得到有效的使用。所以会造成一定的系统误差的产生，这就使得人的判断与其测量而出的结果产生了一定的差距与精度的不同。由于全站仪在使用时多是以相位式进行，所以测量时的误差与其测量所产生的距离会产生一定的比例关系。这时误差的产生会有诸多原因造成，如大气的折光、温度、湿度、气压等都会对全站仪的测量产生一定的误差，造成较大的影响。
4精度控制及注意事项
控制全站仪的轴系误差精度
水利工程中的测量数据因其会由全站仪的轴系误差的影响而产生变化，使得整个测量的结果产生一定的误差，所以我们对于全站仪所产生的误差必须加以控制。对全站仪的轴系误差的减小我们可以通过不同的观测方式进行，例如用半测回角度代替全测回角度，通过对全站仪的测角精度进行考虑其变化。全站仪在出厂时，其精度会有一定的标准，所以我们在测量使用时会对其观测的角度进行改变，这就造成了垂直轴方向与其水平轴方向产生一定的误差，或者造成扇形段弧形的轴系误差。
控制全站仪的度盘误差
水利工程的实际情况与其高程测量相结合，我们通过使用三角高程的测量方法对其全站仪的误差进行精度的控制，然后通过其三角高程对其所产生的误差进行计算，以其在地球所产生的曲率进行计算的基础，得其结果，然后根据工程中所产生的实例进行计算，然后根据其测量工作的实际。这样可以使得其进行外界作业时工作效率得到提升。
控制全站仪的测距误差
这种技术是专门针对观测环境和人眼的观测能力，分辨率所造成的限制，这可以使得精度的误差的精度可以得到有效的提高。如果我们想在将全站仪的测距误差变小，那么我们就可以对其进行多次测量，然后取其平均值将其进行结果的确定。
使用全站仪的注意事项
使用全站仪时要注意使全站仪尽量靠近两个测量点的中轴线，这是由于全站仪的安放位置会影响到高程测量的精度以及全站仪的轴系误差。由于全站仪的角度会对全站仪的度盘误差产生直接的影响，因此要对观测目标的垂直角大小的精确性予以保障。要将合适的测距位置选择出来，进行测距仪器的安放，将全站仪的测距误差降到最低。使用全站仪注意事项:(1)若长距离运输仪器，在使用前必须进行仪器检查及校正，可以直接按照全站仪使用 说明书 中的校正方法进行安装校正，再进行使用;(2)我们在使用全站仪进行三角高程控制测量时尽量架设在两个测量点等距离中间进行，这样可以抵消部分由于轴系误差产生的影响，以保证观测目标精度减小误差;(3)在使用全站仪测量时，自由架站位置选择尽量远离变电站、高压线、及信号塔等有电磁波发射的附近，特别是在埋标选点的时候也应该尽量避开这些地方，以免电磁干扰仪器载波使得测量距离产生误差较大;(4)使用全站仪进行高等控制测量时尽量选择天气条件良好，通视状况优良的天气进行，并且选择好观测时间，避开高温及两点温差较大等情况，通过干湿温度气压计进行测量并记录结果，以便数据处理的时候进行改正使用;(5)一般使用全站仪时，尽量避免仪器暴晒引起仪器平整度不好，应给仪器打伞，并带上遮阳罩，使用过程中要经常查看仪器是否平整，进行微调，如有必要从新进行定向设站，以保证其精度。
5结束语
根据我们对上面的研究我们得知，水利工程是我国基础建设中最为重要的基础，我们在水利工程测量过程中如何更好的提升其精度水平，与水利工程的使用具有重要的意义，所以我们必须在测量中严格的控制其技术，对其进行水利工程测量中全站仪的误差分析与精度控制方式进行选择，必须认真切实的对水利工程测量质量进行提升，才能有效的保障水利工程测量的质量。
参考文献
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《 建筑工程测量问题及对策 》
测量的过程众所周知，不言而喻，它不是一个阶段性的工作而是贯穿于整个建筑工程的始终。为了确保建筑的施工达到预定设计的目标，通常在实践中，我们会对具体的施工进行检测。这种检测既是一种检查也是一种核对。当建设项目完成以后还仍需进行测绘，以便为之后的建设和维护提供数据。测量工作可以说连接建筑工程图纸和实际施工的桥梁同时它也是非常重要的前期准备工作，对于之后建筑工程的品质有着非常重要的影响。也许有一种错误认识认为已经投入使用的项目就不用检测了，因为整个建筑工程都已经完成了。其实即使投产，也应该适时检测，这种检测更像是一种监测行为，这保证建筑过程的安全可靠，这是非常重要的。由此我们就可以知道测量工作贯穿于整个建筑工作当中。测量的有效性和效率都从很大程度上对测量的结果以及整个建筑工程的质量有非常重要的影响，因而，我们要提高认识，认识到测量的重要性，规划好测量工作。当前在测量工作中也出现了很多问题，只有将这些问题都解决了才能够保证测量的有效性。
1建筑工程测量中存在的问题
从业人员专业素养不高且人员缺乏
现在测量工作存在问题首当其冲的就是当前的从业人员素养不高，并且测量人员比较少。这从根本上造成了测量工作的一些问题。实践中有很多的建筑工程都出于成本及其其他方面的考虑，任用一些其他岗位的没有丝毫 经验 的来进行测量。由于这些人员本身不专业并且没有经过专业的培训，那么测量结果可想而知。另外，当前测量人员非常紧缺，专业性人才更是少之又少。这也在一定程度上增加了测量准确的难度。
测量设备陈旧且数量不足
现在很多的建筑公司没有具备相应的测量设备，大部分通过临时租赁来应付了事。而有的企业测量设备没有及时更新，非常的陈旧，这都对测量的准确性造成了隐患。如果不具备相应设备的企业设备有一些不足，那么就得寻找更加精密的设备，这影响了测量的进度。而设备陈旧的企业呢，由于没有及时的与时俱进，测量的速度和精确性都很值得商榷。因而我们应该从设备上解决这一问题，以免造成更多不必要的影响。
测量仪器操作与保养不当
测量工作的特点决定了其设备的是高精密仪器并且操作人都必须进行专业的培训，如果在测量的过程中操作人员不具备操作知识操作失误，哪怕只是一点小小的失误，测量出的结果也会大相径庭。有的精密仪器在使用完后要进行规范的保养和存放，否则会影响测量效果。但是在现实生活中，往往忽略了这一点，操作人员并未对仪器设备进行保养导致精密度受到影响。当然在使用过程中也必须注重保养事宜，确保测量数据的精确。
测量的质量控制被忽视
现阶段，大部分的工程竣工验收时都并未着重的对测量质量进行检测，从某种程度上来说忽略了这一点。这导致了建设企业对于建筑工程测量的质量控制也不太重视，从而当前的测量标准都经不起检验，大部分都没有达到测量标准和要求，严重的阻碍了建筑工程测量工作的进步。
2建筑工程测量问题的解决方法
强化对建筑施工测量工作的认识
测量工作可以说是一种客观性的工作，但是我们也不可否认，它也带有主观性。测量的方法和测量工具的选择这都是主观意识起了很大的作用。但是当前人们落后的主观思想阻碍了测量工作的进行。因而为了确保测量工作的顺利进行了，首先必须在思想上力求科学，正确的认识。我们要让相关工作者摒弃错误的思想观念，让人们意识到测量工作的重要性和重要的价值。只有这样，他们才会从根本上转变其思想，扭转当前测量的窘境。
加大测量仪器的资金投入及加强对仪器的保养
现阶段，技术在我们生活中带来了翻天覆地的变化，同时它也给测量工作带来了福音。技术的提高，对测量工作的精确度的提高起到了重要的作用。但是就像前文所述，很多公司处于成本的考虑设备仪器陈旧，因而公司应紧跟时代潮流，加大对测量设备仪器的投入。以适应仪器设备快速发展以及建筑工程测量准确性的要求。当然增加仪器投入的同时也应该加强对现有仪器的保养。例如在我们日常测量工作中为避免重测现象的发生就应该定期的对仪器进行校正。这看似比较麻烦，但是保证了测量的准确，并且避免了返工的行为，从某种程度上来说节省人力、物力、财力。取出仪器的时候我们应该坚持轻拿轻放的原则。仪器取出来我们安装的时候也应该注意，如果是安装在三脚架上面的仪器为避免摔坏应该拧紧螺丝。使用仪器应坚持平稳的原则，禁止对仪器进行粗暴对待，尤其是带有阻尼功能的仪器。
加强相关人员的培养与培训
随着现代化建设的步伐的加快，建筑工程的增多，对于测量专业人员的素养和数量需求也日益扩张。另外，随着测量技术的发展，各种新的设备和技术不断引进，这对我们测量人员的素养的要求更高，因而当前我们应加强对相关人员的培养和培训。这种培养和培训从企业方面来说应该提高企业对测量工作的认识，并且认识到培训的重要性。当然对于测量人员也应该提高自学的认识进行心得交流，增强自身的职业素养。对于整个社会来说应该加强对测量人员培训的投入，只有国家支持，企业和个人的响应，才能形成一个测量专业素养全面提高的局面。
3结语
我国建筑行业的快速发展，对建筑工程质量的要求毋庸置疑，这就需要我们不断的与时俱进，不断的改进当前的测量方式和测量技术因为测量工作对建筑的质量的影响是非常重大的。因此，我们应认识问题，然后分析问题，解决问题。通过这个解决问题的思路才能够寻求到科学的解决办法，推进整个测量工作的发展。
《 公路桥梁工程测量技术探析 》
武汉鹦鹉洲长江大桥位于武汉长江大桥上游公里，为武汉市的第八座长江大桥，全长公里，其中正桥全长公里，桥面宽38米。正桥布置双向8车道，设计行车速度为60公里/小时。武汉鹦鹉洲长江大桥为我国首座三塔四跨地锚式悬索桥，施工过程具有强烈的几何非线性，对风速、温度和制造误差等都非常敏感，应于猫道、主缆和加劲梁的施工前分别进行全桥贯通测量;同时，为控制主缆和索股线性，还必须监测跨径和索塔的变化。所以，为保证桥梁的高程与跨距一致，测量基准统一，桥梁工程对测量测绘技术要求很高，传统的测量测绘技术已不能满足要求，而现代化测量测绘技术的应用很好地弥补了不足，为武汉鹦鹉洲长江大桥的建设与实现提供了技术支持。
1规划设计阶段测量、测绘技术的应用
利用VRS系统绘制高精度的地形图
利用VRS系统，也就是虚幻参考站系统，只要完成采集碎部点的属性和坐标，就可绘出地形图。这样，一台GNSS接收机便可完成几台GNSS接收机的工作，不仅降低了测量成本，还提高了工作效率。而且，与常规的测图方法相比，VRS系统的可靠性、定位精度也得到了很大的提升。
桥梁勘测设计一体化系统的建立和运用
桥梁勘测设计一体化系统是在现代信息技术的条件下对桥梁勘测设计工作的一种创新:利用GPS技术获得无人机对公路桥梁航拍的航带内控制点三维坐标的空间信息，借助数字摄影测量系统完成地形图的绘制;用遥感技术收集桥梁沿线的水文地质等各种信息，并将之绘制到遥感图上，便可以快速地得到勘测结果，并且耗费低，节约了勘测成本;在CIS(地理信息系统)中传入遥感信息、地形等野外采集信息，桥梁工程的前期规划、方案设计、施工等工作便可得以进行，而诸如立项、评估、决策以及桥梁的工程勘测设计等一系列工作也有了有力的信息保障。
2施工阶段测量、测绘技术的应用
施工控制网的测量
桥梁平面控制网通常分两级布设，桥的轴线主要被首级控制网控制。根据公路桥梁所处的地形条件以及桥梁所跨越的河宽，首级GPS平面控制网的布设按照一级GPS控制网的技术指标进行。公路桥梁的首级控制网一般用GPS静态相对定位测量，再经过相应的处理获得平面定位成果，具有精度高，工效高，成本低等优点。由于在公路桥梁的勘察阶段，设计单位的控制点达不到施工过程中对施工放样的点的密度要求，加上不可避免的一些点位损坏等因素，需加密控制测量网。利用VRS动态测量可以在桥梁工程加密控制测量网中获得测点的三维坐标，这一方法已被中小型公路桥梁广泛应用在对施工平面控制网的测量中，并取得了良好的成效。
桥台、桥墩的施工测量
准确地测设公路桥梁桥台、桥墩的中心位置及它的纵横轴线是桥梁施工阶段最重要的工作之一，可采用直接丈量法，电磁波测距法或交会法。除测设纵横轴线，还要进行桥梁桥台、桥墩的定位，桥台、桥墩中心位置线的放样，大梁架设位置的放样，支座垫石的放样等工作。
架设的施工测量
主缆架设前要进行全桥贯通测量，以确定高程和各跨径都符合设计要求。全站仪坐标法可用来直接测量平面，全站仪三角高程法可用来测量高程，并配合水准仪钢尺复核。而近年新兴的机器人(锁定)功能被越来越到的用来控制公路桥梁架设的安装，并取得了良好的成效。
施工测量中的新兴技术
随着测量、测绘技术的发展与进步，一些更先进，更便捷的技术手段被运用于公路桥梁的施工测量中。VRS系统可对点线面及坡度线进行高效的精度放样，同时与全站仪相配合，更好的发挥各自的优势。超站仪可以在需要处通过PTK技术建立控制，而且用超站仪测量和放样可以减少全站仪的安置，不仅提高了效率，还提高了精度。由于超站仪可适用于各种类型的作业，省时，省力，又高效，这种技术已经被广泛应用于施工测量的整个领域。
3运营阶段测量、测绘技术的应用
系统在公路桥梁结构检测中的应用
质量监督部门为了加强对桥梁的质量管理，在公路桥梁施工过程中需要对桥梁的轴线、高程、柱位、支座偏位等进行检测，在传统方法中，监督部门常用全站仪等仪器进行测量，这种方式受控制点的因素影响很大。而随着GPS技术和网络信息化的发展，VRS技术已被广泛应用于桥梁施工的测量中。现在的VRS系统可在一个施工标段内设立一个固定的点，以此点作基准点，此标段内的所有公路桥梁结构都可通过移动站进行检测，从而大大提高了整体检测的精度。
桥梁工程的变形监测
由于桥梁工程的特殊性，在它的变形监测方面需要研究开发桥梁动态和静态的变形监测，对测量测绘的自动化技术及 措施 要求更高。VRS系统于传统的水准测量相比，不仅速度更快，周期更短，精度也更加均匀。VRS系统与数字水准测量结合使用，便可减少公路桥梁变形监测费用的三分之一，缩减时间的三分之一。而测量机器人在固定的测站上安装全自动化的站仪，与自动检测软件相配合，便可全自动地在计算机的控制下实施工作，不仅可采集、处理与输出变形点的三维数据，还可进行远程的在线监控管理，使公路桥梁工程的检测实现了自动化、智能化、网络化的完全自动化的最新最高境界。此外，三维激光扫描技术利用激光测距原理来获取所需目标数据，可以将被扫描对象的形态特征和整体结构准确地描述出来，并生成三维数据模型，定性、定量地分析公路桥梁，对桥梁运营管理中的变形作用进行更好地检测。
4结束语
测量测绘工作贯穿整个公路桥梁的工程，在桥梁建设中担当了非常重要的角色。随着测量与测绘技术的发展，以及新技术在公路桥梁工程中的运用，桥梁工程的作业方法和测量手段已经发生了革命性的变革。PTK系统、VRS系统以及全自动机器人功能等这些现代化的测量测绘技术将会成为未来公路桥梁工程测量发展的主流方向，它们为公路桥梁工程建设的现代化发展提供了强有力的技术支持，并且促使传统的公路桥梁工程测量迈向数字化，自动化，网络化和社会化，进入测量测绘信息化的新时代。
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