本项目是一个基于无人机的智能行为识别系统,结合计算机视觉与深度学习技术,实现远程人体行为分析。系统使用 DEGCN、SkeFormer 等模型,对目标对象的骨架数据进行多模态融合,精准识别动作类别,适用于安防监控、应急响应等场景。 我的主要工作: 负责 计算机视觉算法的研发,包括数据预处理、模型训练与优化。 采用 多模态融合技术,结合关节、骨骼、运动特征,提高识别准确率。 设计 轻量级骨架识别框架,优化计算效率,使其适用于无人机平台。 通过 PaddlePaddle 飞桨 平台进行模型训练,并优化推理速度。...
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1. 森林资源立体监测 三维建模:通过LiDAR激光雷达+倾斜摄影,生成厘米级精度林区实景模型 树种识别:搭载多光谱相机,实现85%以上树种AI自动分类 蓄积量测算:结合点云数据与生长模型,木材储量测算误差<8% 2. 生态灾害预警系统 火险监测:热红外传感器实时扫描,30平方公里林区温度异常检测≤5分钟 病虫害识别:高光谱成像分析叶片反射率,虫害早期发现率提升60% 非法砍伐监控:AI行为识别算法,自动预警可疑采伐行为 3. 精准作业执行平台 播种造林:种子弹射装置实现±1.5m定位精度,播种效率达人工30倍 药剂喷洒:离心喷头+变量施药技术,农药利用率提升至75%...