近年來(lái)隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)不斷地發(fā)展,無(wú)人機(jī)已經(jīng)成為現(xiàn)代化戰(zhàn)爭(zhēng)中不可或缺的空中力量。目標(biāo)檢測(cè)是無(wú)人機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),本文根據(jù)無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)中對(duì)于海上目標(biāo)檢測(cè)的需求,提出無(wú)人機(jī)海上目標(biāo)檢測(cè)算法。傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法在實(shí)際應(yīng)用中準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性上未能達(dá)到系統(tǒng)要求,鑒于深度學(xué)習(xí)近年來(lái)在圖像領(lǐng)域取得很多突破,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相關(guān)圖像處理已逐漸成為主流。本文將在Caffe框架下的目標(biāo)檢測(cè)算法應(yīng)用到無(wú)人機(jī)航拍圖像來(lái)檢測(cè)海上目標(biāo),以突破傳統(tǒng)方法在實(shí)際應(yīng)用中存在的瓶頸。圖像預(yù)處理是進(jìn)行海上目標(biāo)檢測(cè)要完成的第一個(gè)階段性任務(wù),目標(biāo)是保留或增強(qiáng)無(wú)人機(jī)航拍圖像中目標(biāo)相關(guān)信息,去掉那些圖像中的無(wú)關(guān)信息。針對(duì)無(wú)人機(jī)實(shí)際航拍中拍攝到的圖像質(zhì)量良莠不齊的問(wèn)題,本文通過(guò)畸變校正、平滑去噪及暗原色處理等操作對(duì)樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)一的預(yù)處理,解決了因鏡頭非線性失真、圖像噪點(diǎn)、霧霾雨雪天氣等造成圖像質(zhì)量降低的問(wèn)題。本文第二階段是對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),即找出航拍圖像中所有預(yù)設(shè)的艦船類別目標(biāo)�；谏疃葘W(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法分為兩大類:一類Two-Stage方法把目標(biāo)檢測(cè)看做艦船目標(biāo)分類和艦船位置回歸兩個(gè)子任務(wù),Faster ...

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1無(wú)人機(jī)示意圖

目標(biāo)檢測(cè)是很多計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的前提，目前是一個(gè)研究熱點(diǎn)。但是在實(shí)際戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中，無(wú)人機(jī)拍攝到的圖像往往受到光照、薄霧、遮擋等自然地理因素的影響，加上無(wú)人機(jī)和目標(biāo)姿態(tài)尺度的變化，往往對(duì)之后檢測(cè)帶來(lái)了一定的困難，出現(xiàn)誤檢漏檢的情況。目前國(guó)內(nèi)對(duì)基于雷達(dá)圖像的識(shí)別檢測(cè)很多，但是針對(duì)圖像的較....

圖2.1感知器單元結(jié)構(gòu)

圖2.1感知器單元結(jié)構(gòu)閾值函數(shù)的設(shè)定非常簡(jiǎn)單，首先設(shè)定一個(gè)閾值Z，當(dāng)這個(gè)神經(jīng)元接受到相應(yīng)的輸入時(shí)，內(nèi)部進(jìn)行一個(gè)wx+b的線性運(yùn)算，之后得到的求和結(jié)果去跟預(yù)設(shè)閾值Z比較，大的輸出1，小的輸出0，從而達(dá)到二分類的效果。公式表示如下：………………………………………………....

圖2.2多層感知器模型示意圖

圖2.2多層感知器模型示意圖2.1.4反向傳播算法（BP）反向傳播算法其實(shí)前面介紹感知器和多層感知器的時(shí)候都有涉及到，反向傳播算法的發(fā)明可以說(shuō)對(duì)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)意義重大，是使其能從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法中脫穎而出的一個(gè)因素。反向傳播算法其實(shí)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尋找最近權(quán)值集合使用的算法，....

圖2.3CNN模型結(jié)構(gòu)示意圖

實(shí)際上這屬于一種貪心的求解方法，類似于下山問(wèn)題，每次都選當(dāng)前位置最陡峭的方向下山，所以可能最后會(huì)收斂到一組次優(yōu)的權(quán)值集合。而且還存在鞍點(diǎn)處難收斂等等問(wèn)題，實(shí)際操作中往往在梯度下降的基礎(chǔ)上添加一些別的策略（mini-batchSGD、moment動(dòng)量等），實(shí)際效果是使得訓(xùn)練所需迭....

本文編號(hào)：3961902