针对无人机航拍图像中存在目标尺寸小、数量多和背景复杂等问题, 提出了一种基于改进YOLOv4-tiny的无人机航拍目标检测算法。该算法在原有网络的基础上扩大了检测尺度范围, 提高对不同尺寸目标的匹配程度, 并利用深层语义信息自下而上地与浅层语义信息进行融合以丰富小目标的特征信息。同时引入注意力机制模块, 在主干网络后的每个尺度上进行感兴趣区域特征信息的二次筛选, 过滤冗余特征信息, 保留重要特征信息。在无人机航拍数据集上进行对比实验, 实验结果表明, 所提算法在满足实时性的基础上, 平均精确率比原网络提高了5.09%, 具有较好的综合性能。

在露天矿爆破工程中，爆破延时对爆堆形态有着重要的影响。研究爆堆形态特征随爆破延时的变化规律，可以优化爆破设计方案，便于铲装、运输及破碎等后序工序的进行，提高矿山生产效益。矿山生产中爆堆形态主要通过爆堆的高度、外形特征等方面进行评价。通过分析爆堆形态是否符合铲装设备生产要求可评价爆破效果的理想性。选取某露天矿山台阶爆破工程为背景，运用无人机倾斜摄影测量技术获取矿山爆堆倾斜影像数据，使用Smart 3D进行三维爆堆模型构建，提取爆堆模型轮廓曲线，研究逐孔起爆时不同延时下爆堆形态特征，孔间延时23 ms、排间延时50 ms下爆堆评价指标总体优于其他组别，更适用于该矿山爆破生产。通过Matlab软件选用Weibull函数进行爆堆形态拟合，得到Weibull函数参数α取值范围为1.0297~1.2194，β取值范围为1.1754~1.8040。

光启云端号平台是用电缆绳索牵引气囊的, 由于空中航拍摄像系统悬挂在气囊下方, 摄取的图像不可避免地含有绳带信息, 这些绳带信息影响图像质量, 所以在场景分析和目标检测中需要剔除。提出一种基于U-net模型的绳带检测算法, 引入深度可分离卷积提高计算速度, 采用一种带权重的交叉熵作为损失函数, 解决类别不均衡带来的收敛不稳定问题, 最终的模型能够用较少的样本在较短的时间内, 快速准确地检测绳带, 利用快速行进修复算法(FMM)对绳带图像进行了修复。实验结果表明: 该算法的mIOU达到62.8%, 得到了较好的去绳结果。

：在航空摄影测量中，载机前向飞行和姿态旋转引起的像移模糊会为同名像点的量测引入误差，使共线方程偏离共线的条件，进而导致直接地理定位的精度下降。为定量分析像移对物点直接定位的影响，从摄影测量的共线方程出发，在充分考虑前向飞行和姿态旋转的条件下，建立了框幅式相机中CCD靶面各点像移量的数学模型。根据该模型计算出像移轨迹中的质心坐标和其对应的曝光时标，并以质心确定同名像点坐标，以中心曝光时间作为曝光时标以获得对应的外方位元素。仿真结果表明，在理想条件下，以上述方法进行双像前方交会的物方定位误差最大为0.12 mm，有效降低了像移对直接地理定位的影响。文中为分析框幅式航测相机中像移量对位置精度的影响和曝光时标的确定提供了理论依据。

在实施大面积航空摄影时，常需要单航线飞行获取较大的地面收容宽度以提高效率，但单台航空相机的地面收容宽度是有限的。基于某项目的研制，为实现单航线摄影地面收容宽度不小于5.2H(H为摄影高度)的指标，提出了采用多台短焦距相机组合使用的方式增加单航线摄影地面收容宽度。论述了采用双并列、三并列、四并列实现地面收容宽度指标的计算方法，通过计算前向像移速度差选择最优方案。该方法已在自然灾害监视及灾后重建普查方面得到广泛应用，文中论述的方法对推扫式航空相机、短焦距面阵CCD及胶片相机都是适用的。

针对航空摄影稳定平台中非线性、多干扰的控制问题，采用自抗扰控制方法对三框架稳定平台进行分散独立控制。利用拉格朗日定理建立了考虑外部干扰的三框架结构稳定平台的动力学方程。设计独立的扩张状态观测器对每个环架的未知模型动态与外部扰动进行动态估计和补偿，采取非线性状态反馈控制以提高系统的控制性能。通过仿真和实验证明采用该方法设计的控制器不仅能满足系统稳态精度的要求，而且有效抑制了负载变化和不确定性扰动对系统的影响，提高了系统的稳定性和适应性。

针对传统的凸集投影(POCS)超分辨率图像重建算法经常出现的边缘模糊问题, 在传统POCS算法原理基础上, 文章使用基于梯度插值的算法生成POCS重建的初始估计图像, 然后对中心点为边缘像素的空间点扩散函数(PSF)进行修正, 使其系数沿梯度大的方向减小, 梯度小的方向保持不变。利用改进的POCS算法进行了超分辨率图像重建实验, 结果表明, 图像峰值信噪比由原来的27.29 dB达到28.12 dB。该方法有效地保持了边缘特性, 改善了超分辨率图像重建质量。

由于飞机振动、陀螺漂移、框架耦合等原因，机载摄影稳定平台设计与控制是一个复杂的过程，很难获得精确的控制模型。本小型机载摄影稳定平台采用微机械陀螺、直流伺服电机和减速器的三框架结构设计，改善了现有机载摄影稳定平台存在的结构笨重、适应性差等特点，同时将模糊-PID 混合算法应用于平台的稳定控制，当系统误差大的时候采用模糊控制，而当系统误差小时候，采用PID 控制，实现了两种控制算法的优势互补，经仿真和实测数据表明，其控制静态和动态性能都明显的好于传统的PID 控制，将稳定误差减小了±0.1°左右，得到了较为满意的稳定控制效果。