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超越表面:激光雷达在测深领域的进步

自从20世纪60年代问世以来,激光雷达(LIDAR)技术已经取得了长足的进步。最初是为了用于军事和航空工业而开发的,但自那以后,LIDAR已经扩展到了许多其他领域,包括测深学。
测深学是研究水下地形的学科,而LIDAR已经成为这个领域中越来越重要的工具。在测深学中使用LIDAR技术可以比传统方法更准确地测绘水下环境。

在自动驾驶、安全和人群管理中减少人工智能偏差

人工智能(AI)近来成为新闻头条,吓人的标题称其为“文明的终结”,并推测这些超级计算机对我们社会的未来会产生什么影响。的确,我们不知道这一AI智能革命的未来,但我们知道用于训练基于AI的系统的数据集对其输出结果有巨大影响。

激光雷达如何改进机场运营

数字物流公司的首席执行官加里·安吉尔(Gary Angel)强调激光雷达在人员测量方面的日益重要作用,以及在机场中特别重要的原因。

探索地理空间人工智能和图像识别的可能性

随着地理空间行业在技术方面取得显著进展,人工智能图像识别已经成为一种强大的工具,有潜力改变我们提取、分析和解释地理空间数据的方式。通过自动识别和分类卫星影像和激光雷达数据中的对象和特征,人工智能图像识别在城市规划、环境监测、灾害管理等应用中具有潜力。然而,尽管这些功能令人印象深刻,但我们必须认识到存在的限制和挑战,这些限制和挑战阻碍了这些技术实现真正无所不知的能力。在这里,我们要区分现实和科幻。人工智能的当前状态是什么,什么是可能的和不可能的?

用于可扩展森林库存的激光雷达技术

为了支持数据驱动的政策和管理实践,迫切需要快速、严格、可重复和可扩展的森林清查工具,以应对森林砍伐和气候变化等挑战。传统上,这些清单是手动进行的,既昂贵又耗时。随着传感器和算法技术的进步,近远距离传感器和平台,如激光雷达、TLS和地面移动激光雷达等,提供了各种规模的自动森林清查的替代方案。然而,每个平台都存在成本、效率、覆盖范围、分辨率等方面的权衡。因此,需要综合考虑这些因素来选择最佳方案,以支持全球森林可持续性的六项目标的实现。

了解激光雷达技术

LiDAR是一种光学传感器技术,使机器人能够看到世界,做出决策和导航。执行简单任务的机器人可以使用LiDAR传感器来测量一维或二维空间,但三维(3D)激光雷达对于旨在模拟人类的高级机器人很有用。

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