基于深度学习的无人机目标识别技术研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

0 引言

无人机在低空感知、智能监测等任务中对自标识别技术提出了更高要求，复杂背景、小尺度目标及多变视角会造成传统识别算法准确率下降与处理延迟增加。深度学习具备强大的图像特征表达与非线性建模能力，在视觉任务中展现出显著优势，具备提升无人机识别性能的潜力。因此，本文构建了适配飞行平台的智能识别系统，覆盖图像采集与预处理的适用路径，卷积神经网络结构与特征提取机制的适配优化，识别算法的部署流程及其在多场景下的性能评估，围绕数据、算法与系统集成3方面构建技术路径，支撑目标识别从精度到实时性的系统性提升。（剩余5457字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人