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一种模拟飞虫视觉运动感知的U-LSPIV测量系统

         

摘要

通过光学成像观测水流示踪(物)目标,进而测量河流表面二维流速场技术,即LSPIV (large-scale particle image velocimetry)技术,它与常规的转子流速仪、声学、雷达和激光多普勒测速等技术和方法相比,具有诸多优点。然而,目前大多数的LSPIV系统是基于地面固定摄像头测量的,即使是采用基于无人机(unmanned aerial vehicle)的测量,在万平方米以上的超大尺度水面流场成像测量应用中,因受到施测作业区域、天气及光照、水流条件、河–气界面(大气–水体交界面)成像环境下杂乱光线混叠扰动等因素的影响,测量的精度及其稳定性严重受限。为此,本文提出一种模拟飞行昆虫–蜻蜓复眼视觉运动感知的U-LSPIV测量系统设计模式,采用DJI大疆如风系列WIND 8无人机搭载测量仪器,基于光学成像观测水面,通过模拟飞行昆虫–蜻蜓复眼从水面杂乱光线混叠扰动的背景中准确辨识感兴趣目标,所具有的高适应性和高可靠性的自然特性,以及借鉴轻量和低功率的视叶(lightweight and low-powered optic lobe)神经计算范式,以提升水面全场流速场及断面流量的测量精度和稳定性。本文提出的新颖设计模式为适应于野外环境超大尺度的LSPIV测量应用提供了有效的解决方案。

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