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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明公开了一种基于数据重要程度的无人机数据采集与补全方法。利用无人机来采集指定区域的数据在军事与工业应用中有着重要的应用前景。为有效减少无人机采集数据的时间与采集成本，本发明提出了一种基于数据重要程度的无人机数据采集与补全方法。首先，采用强化学习利用历史数据辨识出数据区域的重要程度，以使得只需要采集这些重要区域的数据就能够恢复整个区域的数据以减少成本。然后，提出了一种无人机轨迹优化的算法以使得无人机飞行距离少而能够覆盖所有重要区域；最后，利用无人机采集的数据采用数据补全方法获得整个区域的数据。本发明方法能在保证数据准确度的前提下，实现降低采集成本的目标。
主权项：1.一种基于数据重要程度的无人机数据采集与补全方法，其特征在于，包含三个主要过程：区域重要性的评价，无人机路径规划，数据补全。步骤一、获得区域的历史数据，整体感知区域划分为m＝n×n个区域；步骤二、利用基于强化学习的训练模型来估计各区域的重要性，选取其中重要性高的区域作为目标区域集合步骤三、规划路径，派出无人机收集目标区域的感知数据，得到含有缺失数据的稀疏矩阵SG[1…]；步骤四、根据无人机采集到的数据，推断剩余未选择区域的感知数据，得到本周期完整的感知数据
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种基于数据重要程度的无人机数据采集与补全方法
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