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基于GIS的宠物救助服务平台.“昨天在小区里又看到一只瘦骨嶙峋的流浪猫，蜷缩在角落里，想帮它却不知道该怎么办。”这样的场景，在城市中并不少见。据统计，2024年中国流浪狗的数量约有4000万只，流浪猫约有5000万只，总计接近9000万只。这些数字背后，是一个个具体的生命，以及它们所面临的生存困境。

无人机滑模控制模块详解滑模控制是一种变结构控制，属于非线性鲁棒控制方法。其核心思想是：1.设计一个滑模面（SlidingSurface）：一个在状态空间中的超平面或流形。当系统的状态轨迹被约束在这个面上时，系统将表现出预设的、理想的动态特性（如指数收敛），并且对匹配的干扰和模型不确定性具有完全鲁棒性。

机器学习之心

集群中继无人机应急通信双层多目标协同优化部署：融合无监督学习与凸优化及启发式算法的MATLAB代码本代码属于无人机辅助无线通信网络研究领域，特别关注无人机中继网络优化。随着5G/6G无线通信技术的发展，无人机作为空中移动基站/中继节点，在应急通信、热点区域覆盖、物联网数据收集等场景中展现出巨大潜力。

JAVA|智能无人机平台(一)在完成线程与进程核心知识点的学习后，本项目作为多线程编程实践案例，基于 Java Swing 开发了智能无人机平台程序。

《智能仿真无人机平台（多线程V2.0）技术笔记》（线程进阶: 无人机自动防空平台开发教程）本文记录一个包含无人机生产、入侵者生成、运动控制、雷达扫描功能的多线程GUI项目，涉及5个核心类的设计与实现，重点说明关键技术点、注意事项及代码注释。

六种智能优化算法（NOA、MA、PSO、GA、ZOA、SWO）求解23个基准测试函数（含参考文献及MATLAB代码）在智能优化算法的性能测试过程中，经常需要借助一些测试函数对算法的全局搜索和局部搜索的性能测试。CEC(国际进化计算会议) 测试函数，常用的23组整理如下：

YOLOv26无人机空对空目标检测算法详解空对空无人机检测数据集是一个专注于无人机目标识别的视觉数据集，采用YOLOv8标注格式，共包含5600张图像。该数据集旨在支持无人机在空对空场景下的自动检测与识别任务，为无人机安全监控、空中交通管理及军事防御等领域提供训练数据支持。数据集中的图像主要展现开阔户外场景，包括草地、建筑群和山脉等元素，无人机在图像中以红色标签标注，位置分布于天空不同区域。所有图像经过预处理，包括自动方向校正和统一缩放至640×640像素，但未应用图像增强技术。数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，仅包含一个类别’drone

多无人机协同侦查、任务分配与智能决策仿真解决方案多无人机协同系统需整合任务分配、路径规划、协同控制与智能决策四大模块，形成“感知-决策-执行”闭环。整体架构如下：

基于STM32F745的完整无人机飞控系统基于STM32F745的完整无人机飞控系统代码，采用FreeRTOS实时操作系统：建议调参顺序：

【无人机】突破无人机检测瓶颈！基于 EMD/EEMD 与机器学习的射频指纹分解新方案【附MATLAB+python代码】基于机器学习的微型无人机检测中的自适应射频指纹分解射频（RF）信号分类已广泛应用于未知无人机（UAV）的特征检测与识别。本文提出一种基于经验模态分解（EMD）和集合经验模态分解（EEMD）的方法，用于提取入侵无人机的通信信道特征。选取分解后去除噪声成分的固有模态函数（IMF），结合机器学习（ML）进行射频信号模式识别。分类结果表明，EMD和EEMD带来的去噪效果均能提升不同射频通信信道特征下的检测精度，尤其在识别时变射频信号源方面表现突出。

无人机飞行控制算法概述无人机飞行控制算法是其自主飞行的核心。不同类型的算法各有特点，常混合使用以适应不同任务。下表对主要算法进行了分类对比：

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基于GIS与AI的社区‑商圈融合可视化平台在城市数字化转型的浪潮中，社区与商圈的边界正被空间数据与智能算法重新描绘。传统的“地图+统计”模式已经难以满足居民生活质量提升、商业资源精准布局以及政府治理协同的需求。将地理信息系统（GIS）与人工智能（AI）深度融合，打造“一张图”可视化平台，正成为城市治理与商业运营的全新范式。

Deepoc具身大模型无人机：开启智能飞行新纪元引言：当无人机拥有"大脑"和"眼睛"在无人机技术快速发展的今天，传统无人机虽然能够完成航拍、巡检等基础任务，但始终面临着"智能化程度不足"的瓶颈。Deepoc具身大模型（VLA）外拓开发板的出现，为无人机领域带来了革命性突破。这款创新产品不破坏无人机原有基础架构，通过语音识别、视觉感知和自主决策能力，让无人机真正拥有了"理解世界、自主决策"的智能。

飞控电机电子调速技术详解飞控（FlightController）、电机（Motor）和电子调速器（ElectronicSpeedController，ESC）共同构成了无人机的“大脑”与“神经肌肉系统”，决定了其稳定性和机动性。下表梳理了它们的核心关系：

大疆无人机M4T拍照定位获取大疆无人机拍照图像，通过飞行遥测和相机参数，计算任意像素坐标下对应的地理位置坐标；在激光测距有效的情况下，云台垂直向下时，定位误差不超过3m。

基于MATLAB的多旋翼无人机多机编队仿真实现多机编队仿真需涵盖通信拓扑、编队控制算法、路径规划、避障机制及动态队形调整等模块。邻接矩阵定义：描述无人机间的通信连接关系，支持动态拓扑重构。

基于springboot+vue的无人机共享管理系统（源码+论文+部署+安装）随着无人机技术飞速发展，其应用场景已拓展至农业、物流、测绘、影视制作等多个领域，市场规模持续扩大。传统无人机管理模式高度依赖人工操作，存在管理效率低下、信息更新不及时、资源调度不合理等问题，不仅降低了无人机使用效率，还增加了管理成本。同时，无人机共享经济兴起，用户对无人机租赁、维修、信息查询等多样化需求日益增长，而现有国内外无人机管理系统多存在功能单一、智能化与便捷性不足的缺陷，在用户体验、资源调度及数据管理方面难以满足实际需求。在此背景下，基于Spring Boot + Vue技术栈开发一款高效、智能、

无人机电机与电子调速器模块详解无人机主要使用无刷直流电机，因为它具有效率高、寿命长、功率密度大、维护简单的优点。1. 关键参数：尺寸：通常以4位数字表示，如 `2207`、`2306`。

基于yolov8的无人机视角夜间车辆检测识别系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面【算法介绍】基于YOLOv8的无人机视角夜间车辆检测识别系统，是专为低空无人机夜间作业场景打造的智能分析平台。该系统以YOLOv8目标检测算法为核心，可高效处理无人机摄像头拍摄的夜间道路影像，精准识别画面中的摩托车（motorcycle）、轿车（car）和卡车（truck）三类车辆目标。

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