并对实际测量过程中的浮标定位误差、光学测量误差、光学模糊效应和测量时戳误差进行了建模和仿真分析,给出存在这些误差条件下光学浮标阵对机动目标的定位精度指标。1联合定位数学模型按照系统可观测性理论,单个光学浮标依靠对目标方位信息的持续观测获得目标航向Cm和距离速度比(D0/Vm)信息,无法获得目标的全要素信息(即目标初距D0、目标速度Vm以及Cm)，安徽光学定位公司联系方式。为达到对目标的全要素定位,至少需要2个光学浮标联合工作,利用双浮标分别测量目标方位与浮标之间的孔径尺度特征,通过三角定位原理获得目标的概略位置。但在目标运动到双浮标连线附近时，安徽光学定位公司联系方式,由于测量方位一致,定位算法无法收敛,且在目标发现自身被攻击时进行机动后,双浮标一般无法达到提供攻击目标指示的需求,因此需多个浮标综合使用以实现该战术目的。以3光学浮标为例说明多光学浮标联合定位的滑窗非线性小二乘法数学原理,该原理可以扩展为多浮标应用，安徽光学定位公司联系方式,却不局限于3浮标,如图1所示。图1多光学浮标联合定位示意图2误差模型方位测量误差方位测量误差包括两部分,一部分由传感器测量的随机性引起,另一部分由光学设备提取目标方位的模糊性引起。光学浮标浮动在海面上,内部包含增稳装置。浙江光学定位仪器公司，位姿科技（上海）有限公司；安徽光学定位公司联系方式

    在当今这个日益数字化的时代，数据已经成为新的“石油”，同时也成为企业价值和竞争优势的源泉。其次，是无所不在的云计算能力。现如今，无论是谁，只要你有一张，你就可以拥有以往只有跨国公司或才能拥有的计算能力。云计算正在全球范围内不断普及，并加速创新。第三个决定人工智能的能力的要素体现在软件算法和机器学习上的突破。如果说大数据是“新石油”，那么机器学习就是“新的内燃机”，能从复杂的大数据中识别出规律并加以应用。所以说，人工智能的加速普及和发展不是任何单一的技术突破所带来的，而是以上这些行业趋势所共同促成的。AI无处不在微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋博士（HarryShum）曾把Al对我们生活的影响比喻成一场“看不见的**”。他认为人工智能将在越来越多的地方为人们提供便利，不论是个性化的搜索引擎服务还是新闻阅读体验，又或者是为用户的银行账号或旅行计划提供虚拟智能助手，甚至防止。这场人工智能**将比以前任何技术**都渗透得更加深入，却不会那么具有破坏性。特别值得说明的是，AI将被有机地融合到我们现有的产品和服务中，以增强它们的实力。举一个简单的例子，来说明AI是如何帮助我更有效地进行日常工作的。

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    本公开涉及光学定位领域，具体地，涉及一种光学定位系统。背景技术：光学定位系统是根据光学特性获得一个或多个光学标记物坐标的系统。通常一个或多个标记物附着在一个待确定位置的物体(**工具)上。标记物可以是有源标记物(也称主动标记物，例如，发光二极管)、无源标记物(也称被动标记物，例如，反射球，反射片)，或主动标记物和被动标记物的组合。无源标记物的一个例子是玻璃微珠技术的圆片或圆球。这种无源标记是通过在基层嵌入微小玻璃珠(其数量以数十万计)后获得反光布，并且将基层包覆到物体(例如，球体、圆片)的表面。光学定位系统中常规的照明装置是传感装置周围的灯环。图1是现有技术中光学定位系统的照明装置的示意图。如图1所示，灯环1可由多个led灯排列组成。由于各个led灯的亮度可能存在较大的个体差异，因此，灯环1很难成为理想的高斯光源，进而感测器得到的是一个不完全对称的环，很难直接提取环的中心，当距离标记物较近时影响更为明显。有源标记物在理论上应该是光学高斯圆点，但是相应的地需要配置控制电路，还需要配置电源，如果使用电池作为电源，还涉及到工作寿命的问题，在应用上会受到很多的限制。

    科研仪器集成化的基本是采用标准件，实现定制和非标仪器系统的搭建（2018年由黑龙江大学刘书钢教授与中国科学院大学史祎诗教授共同提出），图1就是集成化仪器的一个典型案例。图1采用标准件的形式，搭建出一台科研测量级别的偏振光方向检测仪，采用了黑龙江大学的发明（）技术。搭建的系统具有简洁、有基准、稳定，可以实现整个系统一体化等优点。（图中光学机械件全部由锐光凯奇提供）该系统的全部零件通过钨钢笼杠连接成为一体，对外界环境的影响能够减少到小，这使得仪器集成化成为可能。而目前业界还基本完成不了整个系统的集成化功能，可以提供子系统（全部系统中的一个部分）。科研仪器集成化由于技术门槛比较高，目前还未在公开报道中报道了国内外企业可以实现这个功能，作者希望通过此文以飨读者，与同行交流。光学系统的搭建基础是什么光学系统的构成其实是一个典型的光、机、电+控制的组合，下边分别简单介绍。1.基本光学元件的功能组成仪器系统的基本光学元件如图2所示，可以大致分为透镜、棱镜、反射镜、滤光片、偏振片、衰减片、物镜、光源、传感器、光谱仪（可以归结到传感器，由于它的功能性比较强，单独列出）等等。光学定位仪器厂家，可以联系位姿科技。

    当追踪目标物粘贴marker之后，PST光学定位系统需要对其进行识别。在主窗口中按“Newtargetmodel”（新目标模型）选项即可选择训练页面（请见下图）。训练是“教”系统识别新追踪目标物的过程，即在PST摄像头前面（追踪范围内）缓慢旋转物体，系统根据marker点的位置关系对其进行识别并建模，然后该模型即可用于追踪交互。训练步骤：1.在目标物上添加四个或多个标记点。将目标物放置在PST工作空间中（无遮挡），清理该空间里所有其它追踪目标物和反光材料，因为在训练过程中如果有多个物体可能会造成目标物识别错误。该过程可以训练多包含多达100个标记点的单个目标物。2.点击“开始”按钮，下图显示为一个示例训练的片段。灰色点表示被自身遮挡的标记点。3.缓慢而平稳地移动并旋转目标物，以便将所有标记点显示给系统。确保在训练过程中始终保持三个或更多标记点可见。如果没有足够的标记点可见，训练过程将中止，并显示错误对话框。在这种情况下，请关闭错误对话框并重新开始训练操作。如果问题仍然存在，请检查目标物各个角度是否都有足够的标记点可见。当显示的追踪目标物标记点数量和物体上的实际标记点数量一致时，请按“停止”按钮。 湖南光学定位仪器公司，位姿科技（上海）有限公司；安徽光学定位

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    其定位精度约为40米量级。而通过对SAR遥感影像定位误差源的相关文献进行分析，本文借助基于有理多项式模型的无控立体平差模型和SAR遥感影像的时延校正模型，去除SAR遥感影像中存在的定位偏差，实验结果如表3-1和3-2所示。通过对上表结果进行分析可知，经过时延校正和立体平差后，三号SAR立体像对的定位精度可以达到3米左右。基于校正后的三号SAR立体像对和吉林一号多源光学遥感影像，以SAR立体像对中的匹配点作为虚拟控制点，建立多源光学/SAR遥感影像定位精度提升模型，并辅助以差异化权重设计策略，得到经过校正后的多源光学/SAR遥感影像的定位精度，并将该结果与常用的两种联合平差模型和融合校正模型处理前后的结果进行了比较，如表3-3所示。通过对表3-3的定位误差进行分析可知，本文所提出的多源光学/SAR遥感影像定位精度提升模型能够在相同条件下取得更优异的定位结果。同时，图3-2展示了定位精度提升后的光学/SAR遥感影像部分区域的融合结果图，可以看出经过处理后光学/SAR遥感影像之间的相对定位误差可以达到像素级。总结本文针对多源光学/SAR遥感影像定位精度提升问题，以有理多项式模型为基础，通过对光学遥感影像和SAR遥感影像的定位误差源进行分析。安徽光学定位公司联系方式

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