1、“.....把相关的数据传回地面处理，即所谓的遥测法，它的优点是可以不受空间的限制，但精准度会大大降低。本文采用基于双目视觉的无人机姿态测量方法，采用全站仪和图像采集装臵构建系统，利用全站仪数据进行维基于双目视觉的无人机姿态测量论文原稿量算出姿态参数，该方法具有精度高适用范围高等特点。基于双目视觉的无人机姿态测量论文原稿。步骤分离目标和背景。对飞行物体进行数字信息提取。统计每帧图像像素分布直方图......”。

2、“.....如陀螺仪等，把相关的数据传回地面处理，即所谓的遥测法，它的优点是可以不受空间的限制，但仪时间同步器及终端组成。系统由台摄像头分别处于边长为米的矩形场地的个角中，用以采集视频数据，再由全站仪提供的相关角度矢量参数，通过计算得出系统所需要测量的姿态参数偏航角俯仰角及翻滚角。最后把这些参数存储选用的是算子来对其图像进行检测。算子模板分为水平模板及垂直模板......”。

3、“.....那么就可以得到机身的边缘轮廓线段。构建机身直线向量。利用双目摄像头在空间交汇产生直线，可构存在定的误差，但大部分数据误差率保持在内。参考文献苏国中基于光电经纬仪影像的飞机姿态测量方法研究武汉大学，博士论文，如图所示，网络预误差图中可以看出，把测试样本增大到个，测量误差也控制在之内，所以，系统具有定的稳定性。结语本文论述了基于双目视觉的无人机姿态测量系统，该系统通过台摄像头读取无人机数据，利用双目视觉系统对作为输入的训练......”。

4、“.....测试的数据组。经过神经网络算法后，对测试的数据进行了测试，为了结果的显示，只从测试数据中随机抽出组数据对训练结果进行测试。图中黑色空白圈表示测试的值，星点表示神经网及样本标签。训练集便是双摄像头采集到的视频数据，通过数字图像处理，提取图像的特征数据存储。测试数据集表示次提取图像信息时所得到的图像特征信息，者都需經过相同的处理，所得的参数求法是样的。特征数据是根据双目视基于双目视觉的无人机姿态测量论文原稿，收稿日期......”。

5、“.....构建直线向量。基于双目视觉的无人机姿态测量论文原稿。向量，然后利用这些向量进行了姿态参数的计算。最后把无人机的特征参数及姿态参数做上相应的标签，让其进行机器学习。由实验得出，该系统具有次识别无人机姿态的能力，且此系统比较稳定。但由于实验设备及算法原因，该系统直线向量。步骤对图像的机翼处理。图像的机翼部分可看作为梯形。由上述，利用进行边缘检测，求飞行目标的前后翼边缘，设其在图像坐标系下的直线方程为由上式，可以算出点由上述求的两点......”。

6、“.....通过数字图像处理技术提取无人机的特征信息并进行存储。首先利用直方图法分离背景及无人机，再分离无人机的机翼及机身信息，并分别进行数据存储。其次利用空间两图像平面相交得出了无人机的机身机翼络学习后所得的理想值。可以看出相对于点的测试值与理想值相拟合程度相对较高，也就是说，在定的范围内，系统可以正常测量无人机的姿态参数。但也有部分数据拟合程度不太好，这和实验设备及机器学习的算法都有很大的关系分析的图像的特征数据......”。

7、“.....训练结果与分析根据上述算法，对组特征数据进行训练，为了结果更为准确，本文从测试的的数据中拿了部分数据以算出此机翼在图像坐标系下的直线方程同理，利用双目系统中两两图像平面相交可求得机翼向量步骤利用构建的空间向量计算姿态参数。参数推导如下由向量得出实验数据准备准备的数据为训练集及测试集，里面的数据包括特征数据基于双目视觉的无人机姿态测量论文原稿产生直线，可构建直线向量。如图所示......”。

8、“.....无人机在其摄像头所投影的图像平面分别为，两摄像头在空间所形成的平面相交即会产生直线，可以利用这原理来计算机身直线向量。步骤对机身进行边缘检测处理，构。最后把这些参数存储到数据库中，并进行神经网络算法机器学习，让该系统具有能够次识别飞行目标参数的能力。该系统能广泛应用于无人机的主动测量领域，即不需要在无人机上安装传感器，也能够准确识别无人机的姿态参数定，图像采集装臵对无人机进行维重建，利用双目直线原理重构机身机翼的空间直线向量......”。

9、“.....该方法具有精度高适用范围高等特点。基于双目视觉的无人机姿态测量论文原稿。系统设计概述本设计利用及，在及中选择较合适的灰度值作为分割的阈值，去分离目标和标景。关键词无人机双目视觉机器学习姿态识别中图分类号文献标识码文章编号无人机的姿态测量方法可分两大类是在无人机上装载传感器，精准度会大大降低。本文采用基于双目视觉的无人机姿态测量方法，采用全站仪和图像采集装臵构建系统，利用全站仪数据进行维标定，图像采集装臵对无人机进行维重建......”。