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为提高短边精密点位测量的工作效率,本文尝试将TS30全站仪的ATR技术应用到短边精密点位坐标测量中,并通过测量实例对比分析了人工测量方法与使用ATR技术的自动观测法的测量精度。试验结果表明:采用ATR技术相较于传统方法可以大大缩短测量时间,2种方法得到的待测点位坐标结果接近,而且自动观测法的一测回测角中误差与三角网测角中误差略小于人工观测法。研究结果可为精密工程的快速测量提供参考借鉴。 相似文献
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自动目标识别(ATR)的过程可分为图像预处理、图像分割、特征提取和目标识别,其中图像分割用于目标内部结构和兴趣点的提取,性能良好的分割算法对于目标识别至关重要。由于图像分割算法受观测条件和目标位置的影响,在逆光条件及在视场中从不同方位搜索棱镜时,ATR与人工测值存在较大的偏差。基于聚类分割算法,根据不同情况下的ATR测值对其性能进行分析,对存在的问题提出解决方案。 相似文献
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精密控制网测量中,气象因素对边长精度的影响不容忽视.文章针对测量机器人的主要误差来源,对影响精密控制网测量精度的主要因素进行分析:剖析了自动目标识别(ATR)的主要误差源,指出了ATR观测中应选择最佳观测条件以保证角度测量精度;结合实测数据详细分析了温度、气压、折光系数K对边长改正精度的影响,提出了在高精度测量中应精确测定气象因子和选择最佳观测时段测量的思路,并提出了利用三角高程网平差后高差求解各方向动态K值进行边长改正的方法,可有效提高边长改正的精度.最后实例验证了这些措施的可行性. 相似文献