红外热成像的应用

目前红外热成像在工业测温、医疗检测、建筑等领域都有着广泛的应用。在工业领域，红外热成像模组可以用于机械设备的故障检测、温度监测等方面，可以提高生产效率，降低生产成本。在医疗领域，红外热成像可以用于诊断乳腺癌、测量体表温度等方面，可以提高医疗水平，为医疗工作者提供更多的诊断信息。

红外热像仪的最早应用起源于军事领域，后被广泛应用于电力巡检、电气设备维护、工业自动化、检验检疫、安防监控、森林防火、消防救援、警用执法、户外运动等多个民用传统领域，以及自动驾驶、智能家居、物联网、人工智能、消费电子等多个新兴领域。

精准制导红外热成像夜视仪在军事制导中发挥着决定性作用。它通过捕捉并跟踪目标的红外辐射能量，实现了红外制导技术的精准应用，这是现代武器装备中不可或缺的制导手段，广泛应用于空空、空地、地空等多种类型的武器中，确保了目标的准确命中。

对于公安、武警、军队的特勤部队，以及消防、电力和石油等行业的应用，Onick RE350LRF是实现高效、全天候、精准监控的理想工具，帮助他们快速发现、分析和追踪目标，确保工作的高效进行。

检测和诊断：热成像仪可以检测和诊断物体表面的温度分布，可以用于故障诊断、质量控制、缺陷检测等应用，如检测建筑物中的热漏、电路中的热点等。安防监控：热成像仪可以在夜间或低照度环境下监控物体表面的温度变化，用于安防监控、警告和预防，例如监控火灾、烟雾、人员侵入等。

无人机图像智能算法赋能电力精细化巡检

而在电力领域的精细化巡检里，普宙SAGA采用RTK（Real - time kinematic，实时动态）载波相位差分技术，实现厘米级定位，通过机器学习或智能识别杆塔部件，自动生成感塔精细化巡视航线。

未来，电力行业将制定更严格的无人机巡检规范，推荐定制化机型和策略，推动智能化水平的持续提升。同时，对于无人机缺陷识别技术，图像识别和AI算法的深入研究将为其提供强大支持。总的来说，无人机电力巡检正以其高效、精确和安全的特点，引领着电力行业的革新，我们期待着它在智能化巡检领域的无限可能。

降低成本 借助无人机技术实现电力工作自动化流程，有效降低运维成本。安全可靠 使用无人机代替人员进行高空、高危环境作业，执行任务更安全。

C-UAS(反无人机系统)的监视和侦察系统技术介绍

在现代天空监控领域，C-UAS（Counter-Unmanned Aerial System，反无人机系统）技术正面临着前所未有的挑战与机遇。

伊朗还以同样的无人机为平台，研发了能发射火箭的攻击无人机并投入实战，如“候鸟或莫哈杰（Mohajer）-1”（可挂载6枚RPG火箭弹），从一幅照片中可以看到该机采用了引擎后后置的双尾撑机体设计，下设三个挂载点。该机的作战半径约为30千米。

尽管无人航空器系统（UAS）通过使用电子光学和雷达波传感器已经取得了一定的成功，并将在战术侦察任务中保持一定的比例，但是为了获取高分辨率的战场空间图像信息，使用有人战斗机执行战术侦察任务仍将保持重要的地位。

MQ-4C无人机可在超过10英里（16000米）的高度连续24小时执行飞行任务，机载侦察系统可同时监控2000海里范围内的海洋和近海地区。P-8A是美国海军新型多任务海事飞机，计划取代P-3C远程反潜战飞机。

一些较为专业的无人机，在技术上能从高空清晰拍摄小到汽车牌照的`物体，因此可轻松获取很多私人画面，更不用说从一二百米的距离内拍清人脸了。”宁夏银川市一位持证无人机驾驶员说。

水腹蛇装甲车还可安装无人炮塔与桅杆式多波段侦察和监视传感器，后续还会集成巡飞弹和无人机增强态势感知能力。水腹蛇装甲车还安装了Elbit系统公司的视景增强系统（Iron Vision）。

无人机关键技术有哪些

1、无人机关键技术要点无人机关键技术要点动力技术续航能力是目前制约无人机发展的重大障碍，消费级多旋翼续航时间基本在20分钟左右，用户外出飞行不得不携带多块电池备用，造成使用作业的极大不便。

2、自动控制技术、传感器技术等。自动控制技术：包括飞行控制系统、导航系统、姿态控制系统等，用于实现无人机的自主飞行和精确控制。传感器技术：包括激光雷达、红外传感器、摄像头等，用于实时获取环境信息，实现无人机的感知和避障能力。

3、无人机主要有五项目关键技术，分别是机体结构设计技术、机体材料技术、飞行控制技术、无线通信遥控技术、无线图像回传技术，这五项目技术支撑着现代化智能型无人机的发展与改进。机体结构设计技术：飞机结构强度研究与全尺寸飞机结构强度地面验证试验。

4、根据无人机自主控制的定义和内涵，无人机自主控制的关键技术应该包括态势感知技术、规划与协同技术、自主决策技术以及执行任务技术4个方面。 （1）态势感知技术。 实现无人机自主控制必须不断发展态势感知技术，通过各种信息获取设备自主地对任务环境进行建模，包括对三维环境特征的提取、目标的识别、态势的评估等。

5、飞行控制技术 使多旋翼无人机可在空中精准稳定悬停。这一技术由DJI大疆在创立之初实现并逐渐普及。云台增稳技术 使航拍镜头在设备运动中保持稳定的姿态，实现航拍画面的稳定流畅。实时图像传输技术 使地面端设备可实时接收和监看无人机拍摄的画面。

6、飞控系统是无人机的“驾驶员”-更精确、更清晰 飞控子系统是无人机完成起飞、空中飞行、执行任务和返场回收等整个飞行过程的核心系统，飞控对于无人机相当于驾驶员对于有人机的作用，我们认为是无人机最核心的技术之一。

无人机视觉定位系统和光流定位有什么区别?

无人机视觉定位系统和光流定位是两种不同的定位技术，它们有以下区别： 原理：无人机视觉定位系统主要依赖于图像处理和计算机视觉算法。通过使用嵌入在无人机上的相机或其他传感器，对周围环境进行感知，并提取关键的视觉特征，例如地标、纹理等，从而确定无人机的位置和姿态。而光流定位则是基于光流原理。

光流定位和视觉定位在无人机定位中是两种不同的技术。光流定位主要依赖于光流原理，通过对连续帧图像中像素点的运动进行分析，估计其在水平和垂直方向上的速度，并推算出其位置信息。这种技术在室内飞行时可能会受到干扰，导致定位精度下降。但在室外飞行时，它可以提供更准确的定位信息。

不好用，光流依靠算法定位。适合近距离。光流=摄像头，定位=对摄像头拍出的画面处理；所以无人机光流定位飞高会不会失效要看光线是否模糊，焦距变化是否很大，只要摄像头正常工作，光流定位就不会失效。反之，则会失效。

无人机室内视觉定位系统，一般俗称“光流”，大多是采用光流、IMU（惯性测量）和声波三个单元综合对室内无人机进行定位；其中光流技术实现室内定位，超声波传感器控制室内定高，IMU检测飞行器的姿态变化并实时进行调整。

无人机、航空图像目标检测总结

1、定位方法有以下几种：物体颜色分割法：利用视区像素的色度差异来分割出目标，在将分割得到的区域进行形状的进一步匹配，来实现目标的定位。物体形态分析法：对目标进行比较详细的形态边缘检测，并利用边缘检测得到的特征来判断目标位置。

2、一些检测器是专门为无人机捕获的图像设计的，如RRNet、PENet、CenterNet等。但从组件的角度来看，它们通常由2部分组成，一是基于CNN的主干，用于图像特征提取，另一部分是检测头，用于预测目标的类和Box。 此外，近年来发展起来的目标检测器往往在backbone和head之间插入一些层，人们通常称这部分为检测器的Neck。

3、搭载视觉传感器的小型无人机是反恐、交通监控、救灾、战场监视等的理想平台。全景图像拼接、运动物体检测和跟踪是完成这些任务的关键技术。由于平台的运动，除了前景物体外，背景也在运动，因此背景的运动补偿是无人机航拍视频分析处理的必要步骤。