无人机在测量领域应用的现状和发展前景
[摘要]随着现代科技的不断进步，无人机技术不断成熟，无人机的灵活性和简便性奠定了他在测量领域的巨大优势，在当前的测量领域已经发挥了举足轻重的作用，大大的降低了测量的人力成本。无人机在测量领域的应用往往以遥感技术为前提，能够很大程度的克服恶劣环境，能够以更精确的方式完成测量任务。本文首先分析了无人机在测量领域的发展现状，然后对无人机在测量领域的发展前景进行了深入的分析。其次，还针对应用中的问题进行了一定程度的探索，希望能够对无人机测量应用提供帮助。
[关键词]无人机测量领域应用现状发展前景
中图分类号：TG422文献标识码：A文章编号：1009-914X（2018）20-0193-01
在现代无人机技术不断深入的过程中，遥感技术发挥了重要的作用。在遥感技术的帮助下，无人机开始深入到测量领域，并对当前的测量工作产生了巨大的帮助。当前的无人机可以承载高分辨率CCD数码相机、激光扫描仪、轻型光学相机等仪器进行测量工作，在获取信息后能够完成自动的图像信息分析，并在此基础上完善测量图像。在具体的测量工作中，无人机测量具有很强的精确性，在测量领域获得了广泛的认可。
1无人机测量与遥感技术的配合
无人机的测量工作与遥感技术的发展息息相关，遥感平台是无人机获得高精度、高质量数据的重要前提。在当前的发展中，相机给了无人机测量重大的帮助，国内数字航空测量相机技术已经非常成熟，已经具有8000多万像素，能够进行全色高精度的配设，同时也能够完成彩色、红外拍摄。王斌永等人在2004年设计的无人机SE21的小型多光谱成像仪，能够跟多面阵CCD传感器的成像技术密切配合，能够在航空测量中实现自动控制，并能够实现自主的信息测量、处理和存储，在当前测量领域实现了广泛的应用。
2无人机在测量领域的延伸
在遥感技术的帮助下，测量影响的精度也越来越高，人们对于无人机测量系统的应用也越来越广泛。无人机测量能够在地质灾害、航空摄影等方面发挥了良好的效果，填补了传统航空配设测量的不足。
2.1无人机测量在处理突发事件中的作用
无人机在测量领域的应用对于突发事件具有重要的作用。发生突发事件以后，如果采用传统的测量方法往往不能够很好的完成测量任务，并且还有一定的危险性，在具体的地形测量中，无人机测量遥感技术能够取得更好的效果。比如在2008年汶川地震中，灾区形式非常复杂，环境极其恶劣，常规的测量方法无法完成监控和测量，无人机能够深入环境复杂的灾区实现测量，而且能够适应当时阴雨天气，在测量工作中无人机发挥了首要的作用。因此看来，无人机在突发事件发生以后，能够快速的完成测量工作，对于地质滑坡、灾情测量等都有良好的效果，并且能够完成动态监控，对于事故的处理有重要的辅助作用。从中能够看到无人机测量对于事故的处理有着重要的作用，已经取得了重大的成果。
2.2无人机能够完成特定的测量任务
无人机测量在军事目标的测量中也有很好的效果，比如在比例尺地形图的测量中就有广泛的应用，对某一特殊地形的测量能够达到很高的精度，对于军事的精准打击具有重要的辅助作用。遥感技术推动了无人机的精度的发展，在资料的精准测量意义重大，以其定位准确、快速等特点获得了广泛的应用，并且很大程度的降低了人力和物力成本，在军事领域的测量实现了广泛应用。
无人机在测量过程中，有时候也需要进行人工布控，在布控基点的辅助下，能够完成对区域精确的测量，并且能够最大限度的降低测量的误差，是当下特定测量广泛应用的方式，在精度上也有很好的保证。
3无人机测量面临的问题和发展前景
进入新时代，信息技术的不断发展与无人机的结合让其成为测量领域的重要方式，在空间数据获得方面实现了广泛的应用。无人机测量具有成本低、续航时间长、灵活简便的特点。但是在无人机测量中仍然存在很多问题，一些技术性的难题还亟待克服。
3.1抗风险性和起降技术的改进发展。
无人机在测量领域的应用，突发事件的处理非常的重要，具体的工作环境比较复杂，往往都是高原地区或者是山区。这就要求无人机具有很强的机动性，要能够适应更加复杂的起降环境。有些环境对于无人机的起降具有很高的要求，稍有操作上的问题就会导致无人机的磨损，对于无人机的测量工作非常的不利。很多小型的无人机往往不能够承受风力的干扰，在测量工作中的误差就会增加，这样就会导致测量工作的准确性不足。当前应该对无人机的适应性进行研究创新，这样才能够实现无人机的环境适应性。对于无人机抗风能力的改进是无人机测量应用的重要内容，同时起降技术的改进对于无人机的测量应用也有重要的影响。
如果能在抗风能力和起降能力方面实现全方位提升，无人机在测量领域的应用也将进一步深入，对于复杂环境的适应也更加强大，也是无人机技术在测量领域延伸的重要驱动力，对于无人机应用也是重大的推进。
3.2无人机的传感器设计和飞行姿态的控制也需要进行进一步的探索。
传统无人机在承载能力上比较低，传感器的配设也会受到限制，传感器精度不够对于测量结果的影响很大，如果能够在这方面加以研究，能够研究出更精悍的传感器，或者是增强无人机的负载能力，就能够大大的提升无人机在测量领域的适应能力，有利于获得更加精确的测量结果。其次，在利用无人机进行测绘测量工作时，怎样才能使其按照预先设定的航摄点、摄影比例尺、重迭度等参数进行飞行控制，使飞行中获取的航摄影像在重叠度、精度、比例尺等方面达到测绘测量要求，还有待进一步的提高。
在无人机的研究中，要十分注重相关配套设施的完善，比如传感器、高速相机等配套设备。这些设备能够从根本上保障无人机的测量精度，也是无人机全方位应用的重要前提。
结论
随着无人机技术的不断进步和发展，与遥感技术的配合精度也越来越高，无人机在测量领域的应用也将更加广泛。当前无人机的应用仍然面临一些难题，比如在环境复杂地区的起降问题和抗风能力，这些问题也是困扰无人机测量发展的重点内容。另外，无人机在测量中的精度提升也是必要的，无人机相对于传统的测量方法就是精度上的提升，在今后的研究中，也要加强在精度方面的提升，这就要求研究在在拍摄点、比例尺设置以及参数设置方面投入更加精细的研究。最后，還要加强无人机测量领域相关配套设施的研究，比如传感器、摄像机的研究，也是无人机在测量领域普及的重要驱动力。在科学技术日新月异的今天，无人机的应用必将在研究中不断进步，成为测量领域的新宠儿。
参考文献
[1]江建飞.航拍公司有了新的航拍手段的选择，8000万像素航拍数码相机杭州造[DB/OL].2007-04-06/2008-06-14.
[2]王斌永，舒嵘，贾建军，等.无人机载小型多光谱成像仪的设计[J].光学与光电技术，2004，2（2）：18-20.
[3]贾建军，舒嵘，王斌永.无人机大面阵CCD相机遥感系统[J].光电工程，2006，33（8）：90-93
[4]薛永安，王晓丽，张明媚.无人机航摄系统快速测绘矿区大比例尺地形图[J].测绘地理信息，2013，2（3）：46-48
作者简介
李勇（1994-），男，籍贯：福建莆田，学历：本科.
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人工智能+医疗的五大主要应用场景
近年来，随着算法的进步和数据储存成本大幅度下降，人工智能变得可行，目前医疗资源供不应求的背景下，医生压力非常大，用人工智能进一步提高医疗的精准率，对减轻医疗的负担有很大的帮助。未来在好的模型驱动下人工智能可以贴近现实应用，让医生实实在在得到有效帮助。
人工智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。总结来看，目前人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下五个领域：
(一)医疗机器人
机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前实践中的医疗机器人主要有两种：
一是，能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也成为“智能外骨骼”；
二是，能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达•芬奇手术系统为典型代表。
(二)智能药物研发
智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。
人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
(三)智能诊疗
智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。
(四)智能影像识别
智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息;二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。
(五)智能健康管理
智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。
风险识别：通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。
虚拟护士：收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。
精神健康：运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。
移动医疗：结合人工智能技术提供远程医疗服务。
健康干预：运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。
随着社会进步和人们健康意识的觉醒，人口老龄化问题的不断加剧，人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需求也更加急迫。在实际的产业发展中，中国智能医疗仍处于起步阶段，笔者认为，在未来的发展中，国内公司应当加强数据库、算法、通用技术等基础层面的研发与投资力度，在牢固基础的同时进一步拓展智能医疗的应用领域。