10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0045
基于CNN的多尺寸航拍图像定位方法的研究与实现
图像定位常用于无人机视觉导航,传统的无人机视觉导航广泛采用景象匹配导航方式,随着计算机技术的不断发展,深度学习技术为视觉导航的实现提供了新途径.以无人机的垂直侦查为背景,将飞行区域的航拍图像划分成大小相同的若干网格,每个网格代表一类区域,用网格图像制作数据集训练卷积神经网络(CNN).基于AlexNet设计了一种融合显著性特征的全卷积网络模型,有效实现了一个基于CNN的多尺寸输入的滑动窗口分类器,并提出了一种邻域显著性参照定位策略来筛选分类结果,从而实现多尺寸航拍图像的定位.
多尺寸航拍图像定位、全卷积网络、滑动窗口、显著性、特征融合
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V221+.3;TB553(飞机构造与设计)
2019-12-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
2170-2176