摘要：近期无人机智能控制研究取得新进展。北京航空航天大学团队提出AeroAgent系统，实现多模态感知与智能决策，在野火救援、视觉着陆等任务中表现优异。另一团队开发的UAV-Flow系统突破语言交互控制技术，通过真实环境测试验证了语言指令引导飞行的可行性，开放了代码和数据集。两项研究分别从多模态感知和自然语言交互角度推进了无人机智能化发展，为实际应用提供了新思路。

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机器视觉简单介绍及openMMLab简单介绍

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针对仪表图像自动识别中倾斜仪表产生的读数误差，提出一种基于深度学习的圆形指针式仪表快速倾斜校正方法，可以实现仪表图像的倾斜校正和旋转校正，该方法利用卷积神经网络提取以表盘刻度数字为中心的关键点并采用最小二乘法对关键点进行椭圆拟合。结合椭圆变换理论使用透视变换对仪表图像进行第 1 次倾斜校正，再根据一对关于仪表竖直中轴线对称的关键点计算仪表相对于水平方向的旋转角度，以拟合椭圆的几何中心为旋转中心旋转

针对仪表图像自动识别中倾斜仪表产生的读数误差，提出一种基于深度学习的圆形指针式仪表快速倾斜校正方法，可以实现仪表图像的倾斜校正和旋转校正，该方法利用卷积神经网络提取以表盘刻度数字为中心的关键点并采用最小二乘法对关键点进行椭圆拟合。结合椭圆变换理论使用透视变换对仪表图像进行第 1 次倾斜校正，再根据一对关于仪表竖直中轴线对称的关键点计算仪表相对于水平方向的旋转角度，以拟合椭圆的几何中心为旋转中心旋转

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针对仪表图像自动识别中倾斜仪表产生的读数误差，提出一种基于深度学习的圆形指针式仪表快速倾斜校正方法，可以实现仪表图像的倾斜校正和旋转校正，该方法利用卷积神经网络提取以表盘刻度数字为中心的关键点并采用最小二乘法对关键点进行椭圆拟合。结合椭圆变换理论使用透视变换对仪表图像进行第 1 次倾斜校正，再根据一对关于仪表竖直中轴线对称的关键点计算仪表相对于水平方向的旋转角度，以拟合椭圆的几何中心为旋转中心旋转

由光源发出的光线在场景中的传播和反射过程中所形成的。通俗来说就是一个函数，记录了空间某个位置处向某个方向的辐射信息，辐射信息（或者说能量分布）其实就是颜色、亮度、阴影等信息。：用空间向任意的辐射。NeRF是，因为模型是储存在MLP里面的，模型就是MLP的参数，这和以往点云和不同（点云/mesh是可以直接看到模型的）。NeRF必须查询一个个的三维点，然后渲染成一张图像。这种或者说就叫。