1.UAV CPS作為新技術(shù)的試驗(yàn)臺(tái)和工業(yè)5.0入門

1.1 引 言

1.2 云計(jì)算

1．3 無(wú)人機(jī)學(xué)習(xí)

1．4 人工計(jì)算、眾包和呼叫中心

1.5 開(kāi)源和開(kāi)放訪問(wèn)資源

1.6 挑戰(zhàn)和未來(lái)方向

1.7 結(jié)論參考文獻(xiàn)

2UAS人為因素和人機(jī)界面設(shè)計(jì)

2.1 引 言

2.2 UAS人機(jī)界面（HMI）功能

2.2.1可重構(gòu)顯示

2.2.2感知和規(guī)避

2.2.3任務(wù)規(guī)劃和管理

2.2.4多平臺(tái)協(xié)調(diào)

2.3GCS人機(jī)界面因素

2.4人為因素計(jì)劃

2.4.1需求定義、捕獲和細(xì)化

2.4.2任務(wù)分析

2.4.3分層任務(wù)分析

2.4.4認(rèn)知任務(wù)分析

2.4.5關(guān)鍵任務(wù)分析

2.4.6運(yùn)營(yíng)序列圖

2.4.7系統(tǒng)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)

2.4.8設(shè)計(jì)評(píng)估

2.4.9 驗(yàn)證和確認(rèn)

2.5下步工作

2.6結(jié)論參考文獻(xiàn)

3UAV中的開(kāi)源軟件(OSS)和硬件(OSH)

3.1引 言

3.2開(kāi)源軟件

3.3開(kāi)源UAS

3.4通用消息協(xié)議

3.5GCS軟件

3.6處理軟件

3.7操作員信息和通信

3.8開(kāi)源平臺(tái)

3.9下步工作

3.9.1職業(yè)安全和健康挑戰(zhàn)

3.9.2開(kāi)放數(shù)據(jù)

3.9.3云數(shù)據(jù)中心

3.9.4無(wú)人機(jī)-計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品系統(tǒng)中的眾包數(shù)據(jù)

3.9.5無(wú)人機(jī)群的控制

3.10 結(jié)論參考文獻(xiàn)

4. 無(wú)人機(jī)多輸入多輸出超寬帶系統(tǒng)中的圖像傳輸

4.1引 言

4.1.1 平坦Rayleigh衰落信道的效率

4.2 多描述編碼

4.3 多輸入多輸出（MIMO）

4.4 多樣性

4.5 模擬結(jié)果

4.6 討論和未來(lái)趨勢(shì)

4.7結(jié)論參考文獻(xiàn)

5 攝影、測(cè)量、遙感和計(jì)算機(jī)視覺(jué)

5.1. 引 言

5.1.1無(wú)人機(jī)圖像處理系統(tǒng)

5.2 航空成像數(shù)據(jù)庫(kù)框架

5.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)要求

5.2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

5.3 圖像捕捉過(guò)程

5.4結(jié)果

5.4.1收集的圖像

5.5 圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的使用

5.5.1馬賽克

5.5.2變異系數(shù)算法的發(fā)展

5.6 結(jié)論和未來(lái)工作參考文獻(xiàn)

6. 通信要求，視頻直播，通信鏈接和網(wǎng)絡(luò)UAV

6.1引 言

6.2 飛行自組網(wǎng)

6.3 FANET協(xié)議

6.4 流式傳輸和監(jiān)控

6.5 討論和未來(lái)趨勢(shì)

6.5.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的布局搜索算法

6.5.2事件檢測(cè)和視頻質(zhì)量選擇算法

6.5.3機(jī)載視頻管理(無(wú)人機(jī))

6.5.4 車隊(duì)平臺(tái)的視頻速率適配

6.5.5 FNs協(xié)調(diào)

6.5.6 數(shù)據(jù)收集和展示

6.5.7軟件定義的網(wǎng)絡(luò)

6.5.8 網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化

6.5.9 數(shù)據(jù)收集與能量收集

6.6結(jié)論參考文獻(xiàn)

7. 無(wú)人機(jī)多光譜與高光譜成像：現(xiàn)狀與展望

7.1引 言

7.2 無(wú)人機(jī)成像架構(gòu)和組件

7.2.1 無(wú)人機(jī)的未來(lái)范圍

7.3 多光譜與超光譜成像儀器7.3.1 多光譜成像

7.3.2超光譜成像

7.3.3衛(wèi)星成像與無(wú)人機(jī)成像

7.4 無(wú)人機(jī)圖像處理流程

7.4.1 大氣改正

7.4.2 光譜影響映射

7.4.3降維

7.4.4 計(jì)算任務(wù)

7.5空間數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理工具包

7.6無(wú)人機(jī)開(kāi)放數(shù)據(jù)集用于研究多光譜和超光譜

7.7 MSI和HSI無(wú)人機(jī)成像的應(yīng)用

7.7.1 農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)

7.7.2海岸監(jiān)測(cè)

7.7.3林業(yè)

7.7.4城市規(guī)劃

7.7.5 國(guó)防應(yīng)用

7.7.6環(huán)境監(jiān)測(cè)

7.7.7 其他商業(yè)用途

7.8 結(jié)論和未來(lái)范圍參考文獻(xiàn)

8無(wú)人機(jī)空中成像和基礎(chǔ)設(shè)施重建

8.1引 言

8.2 相關(guān)研究

8.3 視覺(jué)傳感器和任務(wù)規(guī)劃器

8.3.1圖像投影

8.3.2 路徑規(guī)劃器

8.4 三維重建

8.4.1立體地圖

8.4.2單眼繪圖

8.5 數(shù)據(jù)集收集

8.5.1實(shí)驗(yàn)裝置

8.5.2數(shù)據(jù)集1

8.5.3數(shù)據(jù)集2

8.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

8.6.1室內(nèi)場(chǎng)景

8.6.2室外場(chǎng)景1

8.6.3室外場(chǎng)景2

8.6.4 地下場(chǎng)景

8.7未來(lái)趨勢(shì)

8.8結(jié)論參考文獻(xiàn)

9. 深度學(xué)習(xí)作為替代無(wú)人機(jī)系統(tǒng)中的超分辨率成像

9.1 引 言

9.2 超分辨率型號(hào)

9.3 實(shí)驗(yàn)和結(jié)果

9.3.1峰值信噪比

9.4 UAV巡航導(dǎo)彈部署中的關(guān)鍵問(wèn)題巡航導(dǎo)彈

9.4.1大數(shù)據(jù)

9.4.2云計(jì)算服務(wù)

9.4.3圖像采集硬件限制

9.4.4視頻SR

9.4.5高效的指標(biāo)和其他評(píng)估策略

9.4.6多次前科

9.4.7監(jiān)管

9.4.8新型架構(gòu)

9.4 .9 3D SR

9.4.10深度學(xué)習(xí)和計(jì)算智能

9.4.11網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

9.5結(jié)論參考文獻(xiàn)

10體驗(yàn)質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量 在無(wú)人機(jī)系統(tǒng)

10.1介紹

10.1.1從CPS角度看機(jī)載網(wǎng)絡(luò)

10.2定義

10.2.1影響服務(wù)質(zhì)量質(zhì)量的參數(shù)

10.2.2云距離對(duì)服務(wù)質(zhì)量質(zhì)量的影響

10.2.3無(wú)人機(jī)-CPS中的服務(wù)質(zhì)量生活質(zhì)量監(jiān)控框架

10.2.4應(yīng)用程序級(jí)管理

10.2.5網(wǎng)絡(luò)級(jí)管理

10.2.6云距離管理

10.2.7服務(wù)質(zhì)量QoE服務(wù)級(jí)別管理

10.2.8無(wú)人機(jī)系統(tǒng)中的服務(wù)質(zhì)量質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)

10.2.9將服務(wù)質(zhì)量應(yīng)用于QoE

10.2.10客觀與客觀測(cè)量

10.2.11衡量服務(wù)質(zhì)量質(zhì)量的工具

10.3應(yīng)用

10.3.1社交網(wǎng)絡(luò)、游戲和人機(jī)界面

10.3.2數(shù)據(jù)中心

10.3.3電網(wǎng)和能源系統(tǒng)

10.3.4網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)10.3.5監(jiān)督

10.4基礎(chǔ)研究

10.4.1應(yīng)用場(chǎng)景1:無(wú)人機(jī)-巡航控制系統(tǒng)在交通中的應(yīng)用 擁塞管理

10.4.2應(yīng)用場(chǎng)景2:擁堵和事故 使用智能車輛系統(tǒng)回避

10.5未來(lái)和開(kāi)放的挑戰(zhàn)

10.5.1建模和設(shè)計(jì)

10.5.2協(xié)作服務(wù)

10.5.3直播

10.5.4安全性

10.5.5飛行特設(shè)網(wǎng)絡(luò)

10.5.6用戶情緒

10.6 結(jié)論

11. 結(jié)束語(yǔ)