一、基于嵌入式NT的三维电子航空图系统的设计与实现（论文文献综述）
王响雷[1]（2021）在《捷联式重力仪主动制冷型温控系统设计》文中研究说明捷联式重力仪是一种基于捷联式惯性导航系统的地球重力信息动态测量装置。由于其拥有测量精度高、结构简洁、环境适应性强等特点,捷联式重力仪已经广泛应用于重力基准网构建、军事测绘、地球重力场修正等领域,对我国大地测量学、地质勘探活动、国防事业、以及航空航天事业有着突出贡献。除了提升惯性器件本身的测量输出精度和改进导航滤波算法,增加惯性器件工作环境的稳定性也是提升捷联式重力仪测量精度的关键环节。惯性器件输出精度越高,对工作环境的稳定性要求越高。仪器温控系统是保障惯性器件工作在恒定温度点的重要措施之一。本文以某型海空捷联式重力仪为研究对象,从提升仪器的环境适应性与加速度计测量的温度稳定性和长期稳定性出发,设计并实现了一种带有主动制冷功能的新型温度控制系统。本文主要研究内容归纳如下:1.通过对捷联式重力仪测量误差分析,引出对惯性器件测量误差与温度相关误差机理的分析。根据某型海空重力仪结构特点,建立并仿真了对应的多级热传导模型,为后续系统仿真做好前置准备。综合上述工作提出了捷联式重力仪温控系统的设计目标与必要性。2.结合FloEFD计算流体力学仿真软件,对本文研究对象进行了完整的热力学分析,主要包括仪器风路循环仿真和温度场分析。通过不同温控系统的温度场分析与比较,验证了主动制冷型温控系统的可行性和系统对仪器温度场分布影响的合理性。3.基于嵌入式系统设计了主动制冷型温控系统的硬件和软件,实现了温控系统的数据采集模块、上位机通信模块、控制算法模块以及PWM控制模块的整合与改进。此外,主动制冷型温控系统的开环控制功能与闭环控制效果也通过仿真也得以验证。4.对主动制冷型温控系统进行了闭环控制实验。从测温模块的标定与稳定性测量,到系统制冷功能极限测试,再到仪器应用实验,共同表明主动制冷型温控系统可以有效降低捷联式重力仪内部温度,将直接控制点温度稳定在30℃±0.05℃,其测温分辨率优于0.001℃,测温稳定性在±0.01℃以内。主动制冷型温控系统可以为捷联式重力仪内部惯性器件提供一个较低且稳定的工作环境温度,提升了仪器在高温环境下的环境适应性,有助于仪器在极端和复杂环境中进行高精度重力信息的动态测量。本系统也为其他类型惯性导航系统的温控方案优化提供了参考。
秦柳[2]（2020）在《面向船舶进港靠泊过程的多要素数据组织与仿真技术研究》文中认为船舶进出港与靠离泊过程是船舶航行的重要风险环节,探讨船舶进出港与离靠泊操作的危险预控是水运交通行业的重要课题。研究发现,人为的不确定性导致船舶发生危险的情况较多。随着空间探测技术的不断发展,积累了大量的多源、异构、多维、动态的环境综合监测数据,利用获得的数据结合先进的GIS技术来提升船舶进出港与靠离泊过程的安全性,已成为目前水运交通领域的热点研究方向。论文分析了现有的港航信息化管理平台存在的不足,并针对其中的关键问题——船舶进港过程的多要素数据组织与仿真技术进行了研究。针对现有的数据模型在近岸环境实时表达中的不足,提出了基于流式计算的AIS数据组织方法。针对现有平台在可视化表达上的欠缺,引入粒子系统法、密度聚类法、视椎体剔除法等方法,结合港航信息化管理平台的实际需求,提出了三种具有较强可行性的仿真与可视化技术,辅助船舶进港靠泊过程,提高决策判断的正确性和操作的安全性。主要工作包括以下几个方面:（1）分析了现有数据的数据特点与管理组织难点,以实现高效、快速、逼真的一体化三维展示为目标,使用Postgre SQL为统一存储的空间关系数据库,结合空间数据模型、格网数据模型、关系数据模型三种模型的数据组织方案,针对AIS数据中流数据的特性,提出基于AIS数据的流式计算模型,并利用Storm实现了AIS数据的流式计算。（2）针对港口与航道可视化中的典型要素,研究基于三维虚拟地球的仿真与可视化方法。以粒子系统法为基础,从格网索引的构建、粒子初始化、粒子更新、流线生成四个方面,研究矢量场数据在规则格网和不规则三角网结构下的可视化方法,重点改进了粒子系统法在不规则三角网结构下的可视化表达,提出了一种基于规则格网划分的不规则三角网索引方法,降低粒子更新时查询三角格网的算法复杂度;提出了基于AIS数据的多级符号化动态船舶建模方法,基于“四元数旋转法”和“等比例缩放法”构建面向船舶动态信息的多级仿真符号,并利用“密度聚类法”和“视椎体剔除法”优化了AIS三维仿真的显示效果和展示效率;基于水深散点数据,构建TIN模型,实现三维航道地形的动态渲染,实现了船舶进出港与靠离泊过程的地理环境仿真构建。（3）基于Cesium设计并开发了船舶进港靠泊的三维可视化原型系统,将系统整体架构分为四层:数据层、服务层、渲染层、展示层。针对船舶进港靠泊过程中对信息化和可视化表达的业务需求,将系统的功能分为基础数据模块、环境要素模块、船舶通航模块、智能靠泊模块、安全装卸模块五个模块,实现了船舶进港靠泊的风险动态预警,为船方与引航部门开展工作提供支撑。
冯子轩[3]（2020）在《数字化仪系统中电磁笔定位技术研究与设计》文中进行了进一步梳理航海导航领域中,传统航海标绘台的数字化仪都是与手持式定标器搭配使用,测绘部分使用通过电机带动绘笔完成,但是随着数字化仪系统在航海导航领域的不断应用与发展,在标绘过程中使用电磁笔完成海图测绘作业成为了一种迫切需求,但由于在大幅面数字化仪系统中,电磁笔面临着精度较低,因为倾斜角导致位置偏移等问题迟迟无法将电磁笔引入航海标绘台系统中。为了将电磁笔引入航海标绘台中,本设计基于传统航海标绘台,详细的分析了数字化仪的工作原理,系统组成,充分利用现有设备,从定位算法,硬件电路与软件设计三方面对数字化仪系统中的电磁笔定位技术进行了研究与设计。首先,论文详细的介绍了数字化仪系统的工作原理与组成部分,并根据数字化仪系统中的电磁感应原理,使用Ansoft公司开发的有限元电磁场分析软件Maxwell软件对整个电磁感应式数字化仪进行电磁场三维仿真,根据仿真结果进行分析,引入拉格朗日插值算法,通过多次仿真实验采集到通电线圈在不同位置不同倾斜角度时,数字化板栅格线圈所产生的感应信号,对仿真实验得到的感应信号分析最终得到了侦测倾斜角的方法以及对其引起的位置偏离的补偿算法。接着,课题对数字化仪系统中电磁笔定位技术的硬件部分进行研究,整个数字化板内部感生电动势采集电路是基于STM32F103C8T6单片机完成的设计,其中包括了电源模块,时钟模块,接口模块等硬件电路模块,然后采用Keil5软件完成了嵌入式软件部分的设计,包括系统初始化,寄存器配置等部分的嵌入式软件程序开发。最后课题介绍了在Qt平台上完成了数字化仪系统中上位机驱动软件方面的设计与开发,说明了软件部分的总体实现功能以及对应的软件模块。最终在实际标绘台数字化仪系统中对使用了新的算法方案的通用电磁笔的精度进行测试,与现有数字化仪和定标器的精度进行比较,最终实验结果证明了设计方案满足设计需求。
蒋浩[4]（2019）在《基于RTK技术的农业机械自动导航系统研究》文中提出自动导航技术是实现农业机械智能化的重要保障,它的应用能有效的提高整体作业过程中的精度和效率。针对水田农机自动导航问题,本研究以插秧机为研究对象,采用GPS/北斗-RTK系统、惯性导航传感器融合定位技术,设计了路径跟踪组合控制算法、分段地头转弯策略,研发了一套多种技术融合的自动导航系统,并通过Simulink和实地实验分析了系统的导航精度;然后提出了基于无人机遥感、卫星遥感、地理信息系统、图像处理技术相结合的导航用地图建立及固定障碍物标识的方法,并在全面分析对比了多种常用的算法后,分别确定了适用于云端和移动端农田障碍物检测平台的深度学习模型,为导航系统路径规划功能和避障功能的开发奠定了基础。主要研究结论详述如下:（1）本研究搭建了一套多种技术融合的自动导航系统。系统采用GPS/北斗-RTK系统与惯性导航传感器融合的定位技术,基于路径跟踪组合控制算法和分段地头转弯策略,由方向盘、显示器、控制器、RTK卫星定位系统、前轮转角角度传感器、惯性导航传感器及视觉传感器组成,各子系统间通过CAN总线技术进行数据传输。其中显示器主要实现数据显示与人机交互功能;嵌入式导航控制器作为导航系统的控制中枢;RTK卫星定位系统选用C94-M8P模块,利用GPS/北斗卫星数据完成插秧机行驶过程中实时位置信息的获取;惯性导航传感器完成插秧机实时姿态信息的获取;电动方向盘实现前轮转动的控制;视觉传感器由相机和镜头组成,实现农机前进路线上作物行或障碍物图片的获取。（2）本研究通过计算机模拟确定了路径跟踪控制器的参数,并通过实地实验分析了自动导航系统的导航精度。首先针对C94-M8P模块利用GPS/北斗-RTK系统卫星信息定位的静态和动态精度问题,进行了移动站的测距实验、直线运动实验和圆周运动实验,结果显示,其移动站定位精度在2cm左右;其次通过Matlab/Simulink完成了用于路径跟踪的PID-模糊控制器的设计与参数整定,其中PID控制器的输入合成误差的横向偏差与航向偏差的折算因子分别为10和1,比例系数、积分系数和微分系数分别取0.8、16、0.4,模糊控制器根据专家经验定义了模糊规则并生成了模糊控制表,组合控制器的模糊量化参数为0.25、PID量化参数为0.75,用组合控制器对路径跟踪过程进行模拟的结果显示,最大误差为5.26cm,平均跟踪误差为1.36cm,直线度精度为2.34cm;然后针对插秧机转弯半径大于作物行间距时的地头转弯问题,设计了分段转弯方式;最后在沥青路面和水田环境下进行实地实验,结果显示,平均跟踪误差分别为2.85cm和6.11cm,直线度精度分别为3.51cm和9.32cm,基本满足插秧机实地工作的精度要求。（3）本研究利用无人机与卫星遥感技术获取实验地块信息,并确定了可用于障碍物检测的无人机遥感图像最低分辨率。首先以障碍物的边界为研究对象将WV3卫星提供的31cm全色分辨率、1.24m多光谱分辨率图像与无人机遥感图像进行比较分析,结果显示,通过高分辨率的卫星遥感图像提取的障碍物边界长度与通过实际测量得到的结果偏差平均值为17.3cm,远大于无人机遥感的3.4cm;接着,通过八旋翼无人机搭载索尼A7RII相机获取校区内西区农田的RGB图像,并利用ArcGIS软件完成坐标配准和障碍物边界提取,其中八个标志点配准图上换算得到的地理坐标与实际经纬度转换的地理坐标在X方向和Y方向上的平均偏差分别为4.6cm和5.7cm;然后,设计算法实现了坐标的自动配准和障碍物边界的自动提取过程,其中八个标志点配准图上换算得到的地理坐标与实际经纬度转换的地理坐标在在X方向和Y方向上的平均偏差分别为9.2cm和12.0cm,自动提取和ArcGIS提取的七个障碍物角点坐标在X和Y方向上的平均偏差分别为2.9cm和5.4cm,上述的自动化算法可以用于后续研究中导航用基础信息采集系统的建立;最后对图像压缩后再进行基于相关系数模板匹配的障碍物边界提取,当像素压缩到735×2174（图像分辨率达到6cm）时,六个障碍物的边界点I在X、Y方向上的平均偏差分别为0.87与0.95cm,整个检测过程仅需3s,该结果可以为无人机遥感图像分辨率的选择提供理论依据。（4）本研究利用深度学习算法完成对农田中不同姿态的人的判断和识别,并分别确定了一种适用于移动端和云端障碍物检测平台的模型。为移动端和云端障碍物检测系统各选择了三种基于卷积神经网络的目标检测模型,通过Tensorflow在云平台上完成上述模型的训练后在手机app上完成对测试集样本中农田环境下人的检测;首先,得到每个模型的总体检测精度、平均检测时间和最大检测时间;其次,通过计算每个模型检测结果的归一化指数并通过公式转换为最终得分并进行比较,选择MobilenetSSD、Mobilenet-PPN移动端模型和Mask R-CNN+Inception云端平台模型进行进一步分析;然后,再将模型的检测距离作为标准分析上述三种模型的性能,在距离梯度样本集上进行检测,结果显示,对于应用于移动平台的模型Mobilenet-SSD与模型Mobilenet-PPN,随着离拍摄设备的距离增加,模型Mobilenet-SSD的检测精度下降的较慢,而对于云端平台选择的模型Mask R-CNN+Inceptio一直到9m的距离梯度时仍保持在93.1%的检测精度;最后得出结论,选择模型Mobilenet-SSD和Mask RCNN+Inception分别作为移动端和云端障碍物检测平台的深度学习卷积神经网络模型。
周超[5]（2018）在《多旋翼测绘无人机的摄影航线规划及其控制软件设计》文中进行了进一步梳理在测绘领域,为了使作业人员在不熟悉的地域更快速、更精准的展开布阵作业,获取兴趣区域实时、高精度的地理环境信息显得尤为重要。相比于卫星和有人机,无人机在测绘领域的应用具有快速获取影像、低空航行安全和高分辨率获取地理环境信息的优势,因此在近几年来都是研究的热点。无人机的测区全覆盖航线规划作为测绘任务的重要环节,其对航飞执行表现、航摄影像质量等都会产生一定的影响。特别地,在测区形状不规则的情况下,规划出一条航程短、耗时少、冗余覆盖率低的高质量航线,这对测绘任务的高效完成起到了重要的支撑作用。本文按照不同形状类型的测区,提出并实现了相应的多旋翼无人机航线规划算法,可以根据设定的航线质量评价指标,在满足航摄影像重叠度和测区全覆盖的前提下,规划出相对较优的测绘航线。同时为了提高航摄任务的用户可操控性以及无人机自主执行任务的能力,本文还开发了基于Android平台下的测绘无人机地面监控软件,实现了地图显示、测区绘制、航线自动生成、任务载入和上传、无人机位姿监控等功能。研究的主要内容有:1、提出了凸多边形测区下的最优航线设计方案及其计算机实现方法。针对测区形状多变的情况,考虑航线质量评价指标,提出了三种不规则多边形测区下的航线规划方法。包括:复杂多边形测区下的一种全覆盖航线规划、基于粒子群算法的航向和航高优化规划、以及基于最小宽度和的最优划分和基于动态规划的最优遍历规划。2、设计开发了基于Android平台的无人机测绘航摄地面监控软件,实现了电子地图显示、测绘区域划定、航线的规划和显示、无人机实时信息显示,以及航摄任务执行情况的监视等功能。
沈煌飞[6]（2016）在《航天器舱体温度场测量冗余设计试验验证系统研究》文中提出小型航空器逐步向低功耗、小质量和小体积的方向发展,要求舱体设计结构简单可靠,但是整个系统中分布着大量的各类型传感器,需要在复杂的太空环境中长期的工作,为预防传感器可能发生的故障,保证测量设备的准确性和可靠性,并减小航天器中传感器的载荷比,设计合适的冗余备份方案是必需的。本文结合实际工程需求,针对小型航天器舱体温度场测量冗余设计问题,在试验验证方面对传感器的硬件冗余、软件冗余以及容错控制系统设计展开了深入研究。温度场测量部分设计基于STM32微控制器为核心的传感器阵列切换板卡,温度传感器K型热电偶对温度进行采集,利用ADG509模拟开关的差分多输入一输出通道,设计两级选通电路最多可对16点温度信号进行测量,可以解决多点温度和主控CPU的系统协调测试问题,模数转换工作由高集成的MAX31855芯片完成,通过内部集成CAN总线传输数据至上位机。冗余试验验证部分利用图形化编译软件Labview设计上位机界面,实现了数据采集、数据分析、数据存储、数据显示和回读等多种功能,其中利用了平台开发中常用的一些关键技术。冗余容错处理方法的研究,通过设计一组传感器的硬件布局,计算其各传感器的综合置信度,并结合基于贝叶斯的多传感器数据融合算法评估和验证系统功能,使硬件冗余和软件冗余方法有效结合。通过实测数据验证,结果表明,整套方案能够有效为航天器舱体提供可靠的温度场信号,合理有效的压缩备份传感器数量,同时实现对故障传感器的故障判别及参数估计。
王晴[7]（2015）在《基于Android的通航机载导航与位置报告系统》文中指出随着我国低空空域的逐步开放,通用航空飞行需求急剧增长,机载导航系统作为保障通航航行安全的重要系统,其重要性日益凸显。由于通用航空器具有体积小、种类多、价格低等特点,通用航空对于机载系统的移动性、便携性和灵活性的需求不断提高。本文通过分析通用航空对于导航、通信技术便携性的需求,提出了便携式通航导航与通信服务的设计方案。利用Android系统框架与应用组件,结合Android系统特性,设计了基于Android的通航机载导航与位置报告系统。首先,为了实现导航功能,系统将航空器定位在航图上,利用航图提供导航数据。本文采用拟合算法对航图进行坐标标定,完成了经纬度坐标到航图像素坐标的转换,实现了航空器的定位与导航。仿真结果表明,拟合算法有较高的精度,可以满足标定需求。其次,由于航图数据量大,为了节约系统占用的内存空间,本文采用四叉树算法对航图进行分割与分层处理,以减少内存占用,保证了系统的稳定运行。再次,在航图标定与航图四叉树管理的基础上,系统以航图为背景,将航空器定位在航图上,通过航图的平移、旋转变换实现航空器在航图中位置的更新。最后,本文设计了位置报告功能,系统以短信形式向外发送通用航空器的飞行情报信息,该设计利用Android系统的短信服务功能实现通信功能。位置报告功能作为导航功能的补充,有效的保证了飞行安全。本文在以上工作的基础上,实现了基于Android的通航机载导航与位置报告系统,经验证,系统功能完善、稳定,能够满足通用航空对于导航与通信的需求,具有较强的研究价值和实用价值。
李宇昕[8]（2015）在《地质勘查物流与信息流融合关键技术与应用研究》文中认为受野外地质勘查工作环境条件的限制,地质勘查信息化程度一直不高,这严重影响了地质勘查工作的效率和质量,如何实现地质勘查全程的数字化、信息化,从而提高地质勘查工作的效率和质量一直是地质工作者追求的目标。通过对质勘查流程及信息化现状、物联网关键技术研究,认为地质勘查过程是一个物流（地质样品为主的原始地质资料）与信息流（地质现象的数字化描述）融合的过程,只有实现其有效融合,才能实现地质勘查全程数字化、信息化。本文研究的创新点及成果主要包括以下三个方面:⑴在对物联网及其关键技术研究的基础上,提出了地质勘查物联网的概念、理论、参考模型。⑵结合武警黄金部队三级网络,搭建了地质勘查物联网模型。将地质勘查物联网引入地质调查工作,利用地质勘查物联网各项关键技术如:嵌入式技术、RFID技术、传感器技术、网络技术,全面改造地质勘查工作流程,包括:野外地质路线调查数据采集,地质样品野外采集、运输、存储,地质样品实验室加工、测试,和地质实物资料馆的保存,以及地质勘查信息的获取、存储、汇总、分析、处理、输出展示,充分实现地质勘查工作的全程数字化、信息化,实现地质勘查工作物流与信息流的融合,进而提高地质勘查工作的质量和效率。⑶在以上研究的基础上,将地质勘查物联网模型、技术实际应用到2014年云南省“鲁甸803地震”地质灾害应急调查之中,并取得良好效果。基于地质勘查物联网,利用无人机组遥感快速采集灾区的地面影像信息,通过M2M技术快速获取、传输这些影像信息到“地质勘查云”之中;地质灾害评估人员利用“野外地质勘查数据采集系统”,直接采集地质灾害点灾害信息,并将数据实时回传,作为属性信息添加到DSM模型之上,用于地质灾害现场的数字化重建,进而为地灾救援指挥决策提供信息支撑。通过以上工作验证了地质勘查物联网可以实现地质勘查物流与信息流融合,可以提高地质勘查的质量和效率。
李陆明[9]（2012）在《海陆空一体化矢量地图系统统一符号研究与设计》文中研究指明地图符号系统是整个地理信息系统的重要组成部分，依靠强有力的地图符号系统，用户可以通过显示出来的电子地图获取需要的地理信息。当前各种电子地图的符号标准种类繁多且各不相同，随着部门之间联系紧密性的增加，需要对不同来源的数据进行融合处理后统一显示以满足特殊的需求。因此研究设计适用于融合数据的统一标准地图符号系统显得十分必要。本课题在分析当前最常用的陆地地图、海图和航图图式特点的基础上，根据地图符号学相关知识对上述各种地图的符号进行了统一整合，并且制定了相应的符号存储绘制方法和符号系统框架，实现了海陆空统一地图符号系统的设计和应用。首先在充分研究陆地地图、海图、航图标准图式的基础上，分析了各种电子地图图式符号的特点，并根据地图符号学相关知识制定了符号体系语义统一和图形统一的原则方法和具体实现步骤，针对来自上述三种电子地图的符号进行了有效的统一。其次按照符号的相关知识将符号划分为点状、线状、面状，并分别依照每类符号的特点设计符号的绘制方法、存储结构和符号化办法。对线状符号和面状符号的绘制方法和符号化方法进行了有效地改进，以提高符号的绘制精度和绘制速度。对复杂符号进行了分析讨论，拓宽了符号绘制的研究范围，并在以上研究的基础上讨论了统一符号的绘制设计方法。再次根据海陆空统一地图符号的特点对设计的统一符号系统进行建模分析并确定系统的主要功能。讨论了系统中的基本框架、类结构、索引结构和符号编码的设计，使之符合统一符号的管理和调用。最后，在基于Windows系统VC++6.0平台环境下，实现了统一符号系统各个应用模块，并进行应用演示。
王薇[10]（2011）在《玉米智能测产成图系统研究与开发》文中提出作物产量是农民经济收益的重要标志,是评估农业生产效率的重要因素,还是指导科学的田间管理的重要依据。玉米是世界上分布最广泛的粮食作物之一,它在中国的播种面积很大。中国年玉米产量仅次于美国占世界第二位,因此,提高玉米产量是增加农民收入和满足国民需要的关键。实时获取准确的玉米小区产量信息和据此得到的小区产量分布图有利于提高田间精准管理能力和管理决策措施的有效性,是提高玉米产量的关键技术。但中国绝大部分地区玉米在收获时的含水率≥30%,不能进行玉米直接脱粒作业,所以不能直接得到玉米产量数据和玉米产量图。为了实时准确的获取玉米小区产量信息和小区产量分布图,及时了解地块产量差异及其分布,本文以ARM920T-S3C2410微处理器为核心,开发了一套玉米智能测产成图系统。本文结合国家“863”计划“玉米精准作业系统研究与应用”之子项目“玉米变量施肥喷药和智能测产技术研究”（合同号：2006AA10A309-6）和吉林大学研究生创新计划“基于GPS/PFA的穗状玉米智能测产系统研究与示范”（20091017）进行玉米智能测产成图系统研制与开发。研究的主要工作与结果如下：1)建立玉米产量模型。为了建立适合于穗状玉米智能测产的玉米产量模型,本文组建了玉米收获试验装置,确定了收获机进行玉米田间收获的升运器轴速。在2009年10月吉林农业大学试验田,使用玉米测产装置,在玉米收获机行进速度为2km/h、升运器轴速为550r/min的条件下进行了玉米收获试验。通过研究该测产装置测得的玉米穗产量与实际玉米穗产量之间的关系从而获得了预测玉米穗产量关系式,结合该关系式和玉米穗粒转换关系式进而得到玉米产量模型。2)构建玉米智能测产成图系统开发平台。本文选择ARM920T-S3C2410微处理器作为玉米智能测产成图系统硬件平台核心,构建了田间玉米实时测产成图系统硬件平台运行环境；选择WinCE操作系统作为玉米智能测产成图系统软件平台,并自主定制和运行了WinCE操作系统。3)开发玉米智能测产成图系统。本文基于玉米智能测产成图系统平台基础上,采用模块化程序设计原则,使用EVC4.0开发工具和C++语言开发设计了玉米智能测产成图系统。系统主要由数据输入／输出模块、玉米产量转换模块、田块轮廓图生成模块、网格划分模块、玉米产量分布图生成模块、图例生成模块、玉米产量直方图生成模块、地图操作模块组成。4)玉米智能测产成图系统应用。本文将玉米智能测产成图系统嵌入到穗状玉米产量监测器中,在2010年10月吉林省吉林农业大学试验田进行了玉米实时测产成图试验。试验结果表明：本系统能够根据实时读取的玉米穗产量信息和田块参数信息,计算得到玉米产量信息,绘制田块网格图、玉米产量分布图和玉米产量直方图。本文研究的创新点如下：1)建立了适合于穗状玉米智能测产的玉米产量模型,在玉米智能测产成图系统中使用该玉米产量模型能够实时将玉米穗产量转换为玉米产量。2)以ARM920T-S3C2410微处理器为核心开发了一套玉米智能测产成图系统。将该系统嵌入到穗状玉米产量监测器中,玉米收获作业时能够实现实时读取、处理原始数据信息,通过玉米产量模型实时获取玉米产量,实时绘制田块网格图、玉米产量栅格图、玉米产量图例、玉米产量直方图等功能。
二、基于嵌入式NT的三维电子航空图系统的设计与实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于嵌入式NT的三维电子航空图系统的设计与实现（论文提纲范文）
（1）捷联式重力仪主动制冷型温控系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外发展现状分析 |
| 1.2.1 动态重力测量技术的发展现状 |
| 1.2.2 温度控制技术的发展现状 |
| 1.2.3 重力仪温控技术的发展现状 |
| 1.3 主要研究内容及技术途径 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文技术途径 |
| 2 捷联式重力仪温控系统 |
| 2.1 捷联式重力仪温度误差来源 |
| 2.1.1 捷联式重力仪测量原理 |
| 2.1.2 加速度计测量误差及温度稳定性 |
| 2.2 温控系统热传导模型 |
| 2.2.1 重力仪结构介绍 |
| 2.2.2 多级热传导模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 某型重力仪热力学仿真分析 |
| 3.1 基于有限体积法的模型网格划分 |
| 3.1.1 有限体积法 |
| 3.1.2 模型网格划分 |
| 3.2 模型参数配置 |
| 3.3 风路循环模拟 |
| 3.4 温度场分析 |
| 3.4.1 加热温控系统温度场分析 |
| 3.4.2 主动制冷型温控系统温度场分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 主动制冷型温控系统软硬件设计与仿真 |
| 4.1 硬件设计 |
| 4.1.1 MCU介绍 |
| 4.1.2 最小系统外围电路 |
| 4.1.3 电源转换电路 |
| 4.1.4 通信电路 |
| 4.1.5 数据采集模块电路 |
| 4.1.6 控制对象隔离驱动电路 |
| 4.2 软件设计 |
| 4.2.1 数据采集模块软件设计 |
| 4.2.2 控制算法软件设计 |
| 4.2.3 PWM控制软件设计 |
| 4.2.4 通信模块软件设计 |
| 4.3 主动制冷型温控系统仿真分析 |
| 4.3.1 Proteus系统仿真 |
| 4.3.2 Simulink系统仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 主动制冷型温控系统应用实验 |
| 5.1 温度测量模块 |
| 5.1.1 温度测量实验 |
| 5.1.2 模块稳定性实验 |
| 5.2 制冷功能量程实验 |
| 5.3 温控系统控制效果实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（2）面向船舶进港靠泊过程的多要素数据组织与仿真技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据组织研究现状 |
| 1.2.2 港口和航道三维仿真研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 第二章 面向船舶进港靠泊过程的多要素数据组织 |
| 2.1 船舶进港靠泊过程分析 |
| 2.2 多要素数据分析 |
| 2.2.1 数据类型分析 |
| 2.2.2 数据结构分析 |
| 2.3 多要素数据组织模型构建 |
| 2.3.1 数据建模 |
| 2.3.2 数据存储管理 |
| 2.4 AIS数据流式计算模型实现 |
| 2.4.1 流式计算的概念 |
| 2.4.2 Storm框架 |
| 2.4.3 AIS流式计算模型构建 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多要素数据仿真与可视化 |
| 3.1 基于粒子系统的流场可视化 |
| 3.1.1 规则格网数据的粒子系统展示 |
| 3.1.2 不规则三角网数据的粒子系统展示 |
| 3.2 AIS信息三维仿真与可视化 |
| 3.2.1 问题提出 |
| 3.2.2 船舶多级符号化建模 |
| 3.2.3 仿真效果与效率优化方法 |
| 3.2.4 算法实现与性能测试 |
| 3.3 航道地形构建 |
| 3.3.1 航道水底TIN模型构建 |
| 3.3.2 纹理颜色映射 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于Cesium的三维可视化系统设计与实现 |
| 4.1 Cesium平台概述 |
| 4.2 系统设计 |
| 4.2.1 系统体系结构 |
| 4.2.2 系统功能设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在读期间公开发表的论文 |
| 致谢 |
（3）数字化仪系统中电磁笔定位技术研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景、目的和意义 |
| 1.2 国内外数字化仪的现状及发展动态 |
| 1.2.1 国外数字化仪的发展现状 |
| 1.2.2 国内数字化仪的发展现状 |
| 1.3 论文的主要工作与结构安排 |
| 第2章 数字化仪的工作原理 |
| 2.1 数字化仪概述 |
| 2.1.1 数字化仪的组成 |
| 2.1.2 数字化仪的工作过程 |
| 2.2 电磁感应板原理 |
| 2.2.1 电磁感应技术 |
| 2.2.2 电磁式数字化板定位原理 |
| 2.3 数字化仪重要参数和设计指标 |
| 2.3.1 数字化仪重要参数 |
| 2.3.2 方案设计指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 数字化仪电磁场仿真 |
| 3.1 Ansoft Maxwell简介 |
| 3.1.1 Ansoft Maxwell电磁场理论 |
| 3.1.2 Ansoft Maxwel3D电磁分析模块 |
| 3.2 Ansoft Maxwel3D搭建模型 |
| 3.2.1 绘制模型 |
| 3.2.2 参数设置 |
| 3.3 仿真结果设置 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数字化仪精度改进方案 |
| 4.1 数字化仪坐标计算原理 |
| 4.1.1 数字化仪定位过程 |
| 4.1.2 传统算法 |
| 4.1.3 拉格朗日插值算法 |
| 4.1.4 拉格朗日算法的精度测试 |
| 4.2 倾斜角补偿算法 |
| 4.2.1 通电圆线圈空间任一点的磁场分布 |
| 4.2.2 侦测倾斜角的方案 |
| 4.2.3 偏移距离补偿方案 |
| 4.3 坐标转换算法 |
| 4.3.1 图像变换 |
| 4.3.2 坐标转换算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 数字化仪硬件系统设计 |
| 5.1 STM32F103C8T6 |
| 5.1.1 STM32F103C8T6 主要特性 |
| 5.1.2 STM32F103C8T6 最小系统 |
| 5.2 硬件电路设计 |
| 5.2.1 时钟电路模块 |
| 5.2.2 电源电路模块 |
| 5.2.3 通信电路模块 |
| 5.2.4 采集电路模块 |
| 5.3 嵌入式软件系统设计 |
| 5.3.1 调试环境搭建 |
| 5.3.2 采集模块配置 |
| 5.3.3 时钟模块配置 |
| 5.3.4 通信模块配置 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 数字化仪算法的实现与验证 |
| 6.1 QT开发环境介绍 |
| 6.2 上位机驱动软件的设计与实现 |
| 6.2.1 上位机驱动软件的设计需求 |
| 6.2.2 通讯模块 |
| 6.2.3 算法模块 |
| 6.2.4 界面模块 |
| 6.3 验证方案及结果分析 |
| 6.3.1 电磁笔坐标精度测试 |
| 6.3.2 海图坐标精度测试 |
| 6.3.3 倾斜角补偿精度测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于RTK技术的农业机械自动导航系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要英文缩写表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 卫星导航定位系统研究进展 |
| 1.3 基于RTK技术的农机导航系统研究进展 |
| 1.4 遥感系统研究进展 |
| 1.5 障碍物检测技术研究进展 |
| 1.6 论文内容安排 |
| 第二章 自动导航系统平台设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 显示器 |
| 2.3 控制器 |
| 2.3.1 数据解析 |
| 2.3.2 路径相关 |
| 2.3.3 控制决策 |
| 2.3.4 数据通讯与保存 |
| 2.4 基于RTK技术的定位系统 |
| 2.4.1 系统组成 |
| 2.4.2 基站与移动站的参数设置 |
| 2.4.3 定位模块的安装 |
| 2.5 惯性导航传感器 |
| 2.6 电动方向盘 |
| 2.6.1 电动方向盘的总体设计要求 |
| 2.6.2 转向机构的设计 |
| 2.6.3 转向控制器的设计 |
| 2.7 视觉传感器 |
| 2.7.1 相机与镜头的参数 |
| 2.7.2 相机标定 |
| 2.7.3 图像处理 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 农机导航关键技术分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 C94 M8P模块基于GPS/北斗-RTK系统卫星数据的定位精度 |
| 3.2.1 静态定位精度 |
| 3.2.2 动态定位精度 |
| 3.3 基于Simulink的控制算法仿真 |
| 3.3.1 Simulink仿真程序的设计 |
| 3.3.2 PID控制器的设计 |
| 3.3.3 模糊控制器的设计 |
| 3.3.4 Simulink仿真结果分析 |
| 3.4 导航系统的实地实验分析 |
| 3.4.1 农机转弯策略 |
| 3.4.2 沥青路面实验分析 |
| 3.4.3 水田环境实验分析 |
| 3.5 导航系统的问题分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于RS/GIS的农田导航信息获取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于卫星航天遥感技术的农田导航信息获取 |
| 4.2.1 卫星遥感数据介绍 |
| 4.2.2 不同分辨率卫星数据对比 |
| 4.3 基于无人机航空遥感技术的农田导航信息获取 |
| 4.3.1 设备介绍 |
| 4.3.2 实验环境与数据采集 |
| 4.3.3 数据处理与结果分析 |
| 4.4 农田信息获取的自动化实现 |
| 4.4.1 坐标配准算法及其精度比较 |
| 4.4.2 障碍物边界的自动提取 |
| 4.5 图像分辨率对障碍物边界提取结果的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于深度学习的农田障碍物检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 深度学习在人检测上的应用 |
| 5.3 概念介绍与技术方案 |
| 5.3.1 CNN的基本概念 |
| 5.3.2 基于卷积神经网络的目标检测模型 |
| 5.3.3 Tensorflow介绍 |
| 5.4 实验设计和平台搭建 |
| 5.4.1 样本采集与预处理 |
| 5.4.2 模型计算平台的系统性能 |
| 5.5 实验结果处理与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（5）多旋翼测绘无人机的摄影航线规划及其控制软件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人机飞行监控软件的研究现状 |
| 1.2.2 无人机测绘航线规划的研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及结构 |
| 第2章 无人机测绘系统及规则测区下航线规划研究 |
| 2.1 无人机测绘系统概述 |
| 2.1.1 无人机测绘系统的组成结构 |
| 2.1.2 无人机测绘的作业流程 |
| 2.2 矩形测区下的航线规划分析 |
| 2.2.1 航摄影像的质量指标要求 |
| 2.2.2 矩形测区下的航线设计 |
| 2.3 凸多边形测区下的航线规划研究 |
| 2.3.1 航线方向的设计 |
| 2.3.2 测区边界处航带的处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于不规则多边形区域的测绘航线规划算法研究 |
| 3.1 复杂多边形测区下的一种全覆盖航线规划方案 |
| 3.1.1 算法的几何数学基础 |
| 3.1.2 算法的设计过程 |
| 3.2 基于粒子群算法的航向和航高优化规划方案 |
| 3.2.1 粒子群算法简介 |
| 3.2.2 算法的设计过程 |
| 3.3 基于区域最优划分和子区域最优遍历的规划方案 |
| 3.3.1 基于最小宽度和的区域最优划分算法研究 |
| 3.3.2 基于动态规划的子区域最优遍历算法研究 |
| 3.4 测绘航线规划算法的实验分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 测绘无人机航摄任务地面监控软件设计 |
| 4.1 基于Android平台的测绘航摄软件总体设计 |
| 4.1.1 Android开发相关技术 |
| 4.1.2 软件设计的框架与流程 |
| 4.2 电子地图测绘相关功能的开发 |
| 4.2.1 地图显示与定位模块 |
| 4.2.2 测区绘制与航线显示模块 |
| 4.3 无人机航摄监控功能的开发 |
| 4.3.1 DJI Mobile SDK使用简介 |
| 4.3.2 无人机状态显示模块 |
| 4.3.3 无人机航摄任务执行模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 算法及软件的整体测试与外场试验验证 |
| 5.1 软件的模块测试 |
| 5.1.1 测试环境介绍 |
| 5.1.2 航线规划模块测试 |
| 5.1.3 航摄监控模块测试 |
| 5.2 外场试验 |
| 5.2.1 试验测区与航线数据 |
| 5.2.2 航摄影像重叠度检验 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）航天器舱体温度场测量冗余设计试验验证系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 冗余容错技术研究的概述与国内外发展历史 |
| 1.2.1 冗余容错技术基本概述 |
| 1.2.2 国内外发展历史 |
| 1.3 论文的主要研究内容和章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文主要章节安排 |
| 第2章 硬件电路设计 |
| 2.1 切换板卡总体硬件设计综述 |
| 2.2 热电偶接口电路设计 |
| 2.2.1 热电偶测温原理 |
| 2.2.2 热电偶的冷端补偿介绍 |
| 2.2.3 热电偶型号选择 |
| 2.3 热电偶与多路复用器接口电路设计 |
| 2.4 模数转换电路设计 |
| 2.4.1 MAX31855芯片介绍 |
| 2.4.2 A/D转换电路 |
| 2.5 STM32F103单片机最小系统电路设计 |
| 2.6 CAN现场总线技术及电路设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 温度场信息冗余容错处理方法 |
| 3.1 温度场数据预处理 |
| 3.1.1 概述 |
| 3.1.2 单偶的温度变化 |
| 3.1.3 数据中差异值的检测方法 |
| 3.1.4 改进型格拉布斯准则 |
| 3.1.5 粗大误差检验与校正实例 |
| 3.2 航天器舱体温度场测量冗余设计 |
| 3.2.1 概述 |
| 3.2.2 传感器布局结构设计 |
| 3.2.3 传感器综合置信度设计 |
| 3.3 基于数据融合的航天器舱体温度场冗余估计 |
| 3.3.1 概述 |
| 3.3.2 基于相关函数的置信度计算方法 |
| 3.3.3 贝叶斯公式描述 |
| 3.3.4 基于BAYES参数估计的融合方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 系统软件设计 |
| 4.1 系统总体流程设计 |
| 4.2 微控制器编程设计的 |
| 4.2.1 KEIL MDK集成开发环境简介 |
| 4.2.2 模数转换读取子程序设计 |
| 4.2.3 CAN总线数据传输子程序设计 |
| 4.3 LABVIEW概述 |
| 4.3.1 LABVIEW软件介绍 |
| 4.3.2 LABVIEW语言的特点 |
| 4.3.3 LABVIEW程序设计的基本方法 |
| 4.4 LABVIEW界面编程设计 |
| 4.4.1 界面总体结构设计 |
| 4.4.2 界面的详细设计 |
| 4.4.3 登录界面子程序设计 |
| 4.4.4 参数设置子程序设计 |
| 4.4.5 采样读数子程序设计 |
| 4.4.6 数据存储子程序设计 |
| 4.4.7 数据回读子程序设计 |
| 4.4.8 冗余算法子程序设计 |
| 4.4.9 打印报表子程序设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统调试结果和验证 |
| 5.1 切换板卡的软硬件联调 |
| 5.2 系统功能验证 |
| 5.2.1 登录界面 |
| 5.2.2 多路温度采集界面 |
| 5.2.3 数据存储界面 |
| 5.2.4 冗余试验验证界面 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 |
（7）基于Android的通航机载导航与位置报告系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 系统总体设计方案 |
| 2.1 系统总体设计 |
| 2.2 软件平台搭建 |
| 2.2.1 操作系统的选择 |
| 2.2.2 Android系统框架 |
| 2.2.3 Android基本组件 |
| 2.2.4 Android开发平台搭建 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 航图标定原理与实现 |
| 3.1 航图简介 |
| 3.1.1 仪表飞行航图 |
| 3.1.2 目视飞行航图 |
| 3.2 航图标定算法原理与实现 |
| 3.2.1 航图标定的一次拟合算法 |
| 3.2.2 航图标定的二次拟合算法 |
| 3.3 航图标定算法的误差分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 航图四叉树管理的原理与实现 |
| 4.1 Android应用程序的内存分析 |
| 4.1.1 Android系统的内存管理 |
| 4.1.2 Android系统中的垃圾回收机制 |
| 4.1.3 Android系统中位图的内存管理 |
| 4.2 航图分割与分层处理的原理 |
| 4.2.1 航图分割与分层方法 |
| 4.2.2 航图索引机制 |
| 4.3 航图四叉树管理的实现 |
| 4.3.1 阈值的选择 |
| 4.3.2 航图四叉树管理的实现 |
| 4.3.3 航图内存分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统导航功能的设计与实现 |
| 5.1 系统导航功能概述 |
| 5.2 系统导航功能的界面设计 |
| 5.3 系统导航功能的航图变换原理与实现 |
| 5.3.1 Android系统的位图变换原理 |
| 5.3.2 导航系统航图变换的实现 |
| 5.4 系统导航功能的设计与实现 |
| 5.4.1 系统航图显示初始化的实现 |
| 5.4.2 系统航图平移与旋转的实现 |
| 5.4.3 系统航图缩放的实现 |
| 5.4.4 焦点位置还原功能的实现 |
| 5.5 功能展示 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统位置报告功能的设计与实现 |
| 6.1 系统位置报告功能界面设计 |
| 6.2 飞行情报的发送与接收 |
| 6.2.1 短信息发送功能 |
| 6.2.2 短信息接收功能 |
| 6.3 飞行情报内容 |
| 6.4 功能展示 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 |
（8）地质勘查物流与信息流融合关键技术与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.1.1 选题依据 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 物联网技术 |
| 1.2.2 物联网在地学领域中的应用 |
| 1.3 论文的主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文主要成果 |
| 1.5 本文结构 |
| 第2章地质勘查物联网参考模型及关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 地质勘查物联网的概念 |
| 2.3 地质勘查物联网参考模型 |
| 2.4 感知层关键技术研究 |
| 2.4.1 物、化探传感器技术 |
| 2.4.2 遥感技术 |
| 2.4.3 全球空间定位系统 |
| 2.4.4 地质多媒体信息采集 |
| 2.5 网络层关键技术研究 |
| 2.5.1 M2M |
| 2.5.2 行业专网 |
| 2.5.3 北斗卫星 |
| 2.6 应用层关键技术研究 |
| 2.6.1 服务支撑关键技术 |
| 2.6.2 地质勘查物联网应用 |
| 2.7 地质勘查物联网的实现 |
| 第3章地质勘查物联网的野外地质勘查数据采集 |
| 3.1 地质勘查物联网的野外地质勘查数据采集 |
| 3.1.1 地质勘查物联网的野外地质勘查数据采集流程 |
| 3.1.2 地质勘查物联网的野外地质勘查数据采集工作流程 |
| 3.2 地质勘查物联网的野外地质勘查数据采集设计 |
| 3.2.1 基于云技术的服务器系统设计 |
| 3.2.2 数据库系统设计 |
| 3.2.3 手持设备端设计 |
| 3.2.4 服务器端设计 |
| 3.3 基于地质勘查物联网的野外地质勘查数据采集系统开发 |
| 3.3.1 软件 |
| 3.3.2 测试 |
| 3.4 系统实现及应用 |
| 3.5 系统针对地质灾害应急调查的完善设计 |
| 3.5.1 地质灾害应急调查的流程 |
| 3.5.2 地质灾害应急调查的数据 |
| 3.5.3 地质灾害应急调查系统服务器端设计 |
| 3.5.4 地质灾害应急调查系统手持设备端设计 |
| 第4章地质勘查物联网的地质实验室 |
| 4.1 地质实验室 |
| 4.1.1 地质实验室系统结构、功能 |
| 4.1.2 地质实验室系统存在的不足 |
| 4.1.3 物联网技术对地质实验室升级改造 |
| 4.2 地质实验室物联网系统设计 |
| 4.2.1 感知层 |
| 4.2.2 网络层 |
| 4.2.3 应用层 |
| 4.3 地质实验室物联网系统实现 |
| 第5章地质勘查物联网在地质灾害应急调查评估中的应用 |
| 5.1 地质灾害及应急调查评估 |
| 5.2 目前地质灾害调查技术手段进展 |
| 5.2.1 地质灾害综合调查技术 |
| 5.2.2 地质灾害评估技术 |
| 5.3 基于地质勘查物联网的地质灾害实时监测与调查评估 |
| 5.3.1 地质勘查物联网体系下基于无人机组的地质灾害调查 |
| 5.3.2 地质勘查物联网体系下滑坡实时监测 |
| 5.3.3 地质勘查物联网体系下的地质灾害快速评估与决策系统 |
| 第6章结论及展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 第一作者发表论文情况 |
（9）海陆空一体化矢量地图系统统一符号研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 海陆空各电子地图技术国内外研究现状 |
| 1.2.2 综合地图符号处理软件国内外发展现状 |
| 1.3 课题的主要内容及章节安排 |
| 第2章 电子矢量地图和地图符号概述 |
| 2.1 电子矢量地图概述 |
| 2.2 地图符号概述 |
| 2.2.1 地图符号的内容 |
| 2.2.2 可视化地理信息 |
| 2.2.3 地图符号的认知过程 |
| 2.3 地图符号的分类 |
| 2.4 构造地图符号的方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 海陆空符号统一方法研究 |
| 3.1 地图符号学相关理论 |
| 3.1.1 地图符号视觉变量理论 |
| 3.1.2 地图符号视觉感受理论 |
| 3.1.3 地图符号美学理论 |
| 3.2 海陆空矢量地图系统符号特点研究 |
| 3.2.1 陆地地图系统符号特点 |
| 3.2.2 海图系统符号特点 |
| 3.2.3 航图系统符号特点 |
| 3.3 海陆空矢量地图系统符号统一方法 |
| 3.3.1 符号统一的流程和准则 |
| 3.3.2 符号统一的形式和方法 |
| 3.3.3 符号统一的效果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 海陆空统一地图符号的绘制设计 |
| 4.1 点状符号的绘制设计 |
| 4.1.1 点状符号的构造原理 |
| 4.1.2 点状符号的绘制方法 |
| 4.1.3 点状符号的存储结构 |
| 4.1.4 点状符号符号化方法 |
| 4.2 线状符号的绘制设计 |
| 4.2.1 线状符号的构造原理 |
| 4.2.2 线状符号的绘制方法 |
| 4.2.3 线状符号的存储结构 |
| 4.2.4 线状符号符号化方法 |
| 4.3 面状符号的绘制设计 |
| 4.3.1 面状符号的构造原理 |
| 4.3.2 面状符号的绘制方法 |
| 4.3.3 面状符号的存储结构 |
| 4.3.4 面状符号符号化方法 |
| 4.4 复杂符号的绘制设计概述 |
| 4.5 统一符号的绘制设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 海陆空统一地图符号系统的设计与实现 |
| 5.1 海陆空统一地图符号系统的设计原则 |
| 5.2 海陆空统一地图符号系统的功能和特点 |
| 5.3 海陆空统一地图符号系统的基本构架设计 |
| 5.4 海陆空统一地图符号系统的类设计 |
| 5.5 海陆空统一地图符号系统的索引设计 |
| 5.6 海陆空统一地图符号分类与编码设计 |
| 5.7 海陆空统一地图符号系统的实现 |
| 5.7.1 系统开发环境 |
| 5.7.2 海陆空统一地图符号系统运行实现 |
| 5.7.3 海陆空统一地图符号系统应用实例 |
| 5.8 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）玉米智能测产成图系统研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.2 智能测产研究现状 |
| 1.2.1 国外研究与应用现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 第2章 玉米产量模型的建立 |
| 2.1 玉米测产装置的组成 |
| 2.1.1 玉米收获机 |
| 2.1.2 玉米测产系统和GPS |
| 2.1.3 玉米果穗冲击装置 |
| 2.2 升运器轴速的确定 |
| 2.2.1 实验地点及设备 |
| 2.2.2 升运器轴速确定实验方案 |
| 2.2.3 实验结果分析 |
| 2.3 玉米田间信息采集 |
| 2.3.1 试验地点及设备 |
| 2.3.2 玉米粒穗比信息采集及处理 |
| 2.3.3 玉米含水率信息采集及处理 |
| 2.3.4 振动信息采集及处理 |
| 2.3.5 玉米穗产量信息采集及处理 |
| 2.4 玉米产量模型的建立 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 玉米智能测产成图系统平台构建 |
| 3.1 玉米智能测产成图系统硬件平台 |
| 3.1.1 硬件平台资源 |
| 3.1.2 设置硬件平台超级终端 |
| 3.1.3 运行硬件平台超级终端 |
| 3.1.4 硬件平台与PC机通信 |
| 3.2 玉米智能测产成图系统软件平台 |
| 3.2.1 软件平台开发环境 |
| 3.2.2 软件平台开发流程 |
| 3.2.3 软件平台定制与移植 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 玉米智能测产成图系统开发 |
| 4.1 玉米智能测产成图系统总体方案 |
| 4.1.1 玉米智能测产成图系统开发方案 |
| 4.1.2 程序模块设计及开发语言的选择 |
| 4.1.3 玉米智能测产成图系统开发流程 |
| 4.1.4 玉米智能测产成图系统功能结构图 |
| 4.2 玉米智能测产成图系统实现 |
| 4.2.1 界面设计 |
| 4.2.2 位置信息读取 |
| 4.2.3 玉米穗产量与玉米产量的转换 |
| 4.2.4 玉米产量数据分类及配色 |
| 4.2.5 图形绘制 |
| 4.2.6 地图操作功能 |
| 4.2.7 保存 |
| 4.3 系统各功能模块 |
| 4.3.1 系统主界面 |
| 4.3.2 系统文件接口模块 |
| 4.3.3 读取原始数据模块 |
| 4.3.4 产量模型转换模块 |
| 4.3.5 网格划分模块 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 玉米智能测产成图系统应用 |
| 5.1 穗状玉米智能测产系统田间作业 |
| 5.1.1 试验地点及设备 |
| 5.1.2 玉米田间信息采集及处理 |
| 5.2 玉米智能测产成图系统应用 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新要点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 导师及作者简介 |
| 导师简介 |
| 作者简介 |
四、基于嵌入式NT的三维电子航空图系统的设计与实现（论文参考文献）
- [1]捷联式重力仪主动制冷型温控系统设计[D]. 王响雷. 中国运载火箭技术研究院, 2021(02)
- [2]面向船舶进港靠泊过程的多要素数据组织与仿真技术研究[D]. 秦柳. 山东理工大学, 2020(02)
- [3]数字化仪系统中电磁笔定位技术研究与设计[D]. 冯子轩. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [4]基于RTK技术的农业机械自动导航系统研究[D]. 蒋浩. 浙江大学, 2019
- [5]多旋翼测绘无人机的摄影航线规划及其控制软件设计[D]. 周超. 北京理工大学, 2018(07)
- [6]航天器舱体温度场测量冗余设计试验验证系统研究[D]. 沈煌飞. 沈阳航空航天大学, 2016(03)
- [7]基于Android的通航机载导航与位置报告系统[D]. 王晴. 中国民航大学, 2015(03)
- [8]地质勘查物流与信息流融合关键技术与应用研究[D]. 李宇昕. 中国地质大学(北京), 2015(10)
- [9]海陆空一体化矢量地图系统统一符号研究与设计[D]. 李陆明. 哈尔滨工程大学, 2012(03)
- [10]玉米智能测产成图系统研究与开发[D]. 王薇. 吉林大学, 2011(09)