山东大学：《人机交互技术》课程教学资源（授课教案）认知心理学和人机工程学

人工智能的三大流派 人工智能发展史 人工智能的学术活动 高速计算和知识等效 博弈论（数学） 人机博弈

武汉大学：《摄影测量原理》课程电子教案（PPT课件，摄影测量学）01 无人机摄影测量 1.3 无人机影像的区域网（空三，区域网概述、成像几何）

2.1 连接点提取概述 2.2 影像快速检索算法 2.3 影像特征匹配算法

山东大学：《人机交互技术》课程教学资源（授课教案）人机工程学、交互设备

主要介绍以下几个方面的内容: 一、人机交互的概念 二、人机交互与其他相关学科的关系 三、人机交互的研究内容 四、人机交互的发展历史及趋势 五、人机交互技术编写组

第一节 人机工程CAD系统的组成和功能 第二节 CATIA人机工程模块简介 第三节 中国人人体模型的初步创建 第四节 人机工程CAD软件应用实例

一、认知的多个过程,包括感知、关注、记忆、学习、识别、阅读、说话和聆听、规划、推理和决策 二、认知特点对交互界面设计的影响 三、认知的概念框架 四、人机工程学与人机界面设计 五、人机交互技术编写组

1.1 无人机概述 1.3 无人机获取数据的特点 1.4 无人机摄影测量处理难点 1.2 倾斜摄影与贴近摄影

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪