10.3969/j.issn.1672-9730.2017.06.009
基于卷积神经网络的航拍图像定位研究
论文采用迁移学习的思想,通过制作研究区域内带有地理标记的图像做为数据集来微调Caffenet,使其适应航拍图像分类任务.然后利用训练好的卷积神经网络识别无人机获取的航拍图像,从而确定航拍图像中心和飞机的经纬度,实现图像定位.在网络的训练过程中通过反复实验调参,得到了最优的识别结果,并且在高分辨率地景的skyline环境下进行飞行仿真,验证了卷积神经网络识别的准确率和进行图像定位的可行性.
迁移学习、卷积神经网络、图像分类、图像定位
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
2017-07-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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