无人机AI识别结果如果要落到地图或形成图斑，必须依赖定位与姿态数据。项目里常见问题不是有没有经[坐标已隐藏]而是经[坐标已隐藏]航向、云台角、时间戳是否能和照片或视频帧对齐。
核心概念
- 经[坐标已隐藏]描述无人机或拍摄点的位置。
- 高度：可能是相对起飞点高度、海拔高度或传感器高度，必须确认口径。
- 航向角：无人机机头方向。
- 云台角：相机相对机体的俯仰、横滚、偏航角。
- RTK：提升定位精度的常见能力，但仍要看现场信号和数据记录方式。
项目落地关注点
- 图片EXIF、视频流元数据、MQTT遥测可能各自有时间戳，需要建立对齐规则。
- 地图展示前要确认坐标系，避免WGS84、GCJ02、CGCS2000混用。
- 如果要从像素位置反推地理位置，必须同时关注相机内参、云台姿态、飞行高度和地形。
数据/接口要点
| 字段 | 说明 | 常见风险 |
|---|---|---|
| [坐标已隐藏][坐标已隐藏][坐标已隐藏]坐标系未标注 | ||
| altitude | 高度 | 海拔/相对高度混淆 |
| heading | 航向角 | 角度范围和正方向不一致 |
| gimbalPitch | 云台俯仰 | 未随帧记录 |
| timestamp | 时间戳 | 秒/毫秒、时区不一致 |
验收/风险
- 地图点位要用现场已知位置抽样核验。
- 视频识别结果落图时，要检查识别帧和遥测帧是否错位。
- 高精度诉求不能只看设备宣传参数，要看项目现场数据闭环。
待补充
- 补充像素转地理坐标的项目级判断方法。
- 补充常见坐标系转换示例。