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基于Deep Learning多旋翼無人機識別方法研究

發(fā)布時間:2025-02-05 13:08
  隨著科學(xué)技術(shù)和多旋翼無人機關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展,多旋翼無人機在21世紀(jì)初迎來高速成長期,并逐步從軍用領(lǐng)域擴展到了民用領(lǐng)域,它們在國防軍事、遙感測繪、農(nóng)業(yè)、搜救、娛樂、物流、新聞等各個領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。無人機的廣泛應(yīng)用給人們生活帶來便利的同時,也帶來了一些新的安全問題,例如多旋翼無人機對機場、鐵路造成的治安問題,以及無人機帶來的窺視隱私、運送貨物掉落、走私毒品等一系列不安全問題;诙嘈頍o人機帶來的安全問題,無人機識別和檢測技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用前景,因此本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的無人機檢測方法。本文主要圍繞識別和檢測多旋翼無人機進行研究。文章首先對現(xiàn)階段物體檢測方法對多旋翼無人機識別能力差、檢測不準(zhǔn)確等問題進行分析,然后針對現(xiàn)有方法提出一些改進意見以及搭建一個無人機識別系統(tǒng)的。本論文主要工作包括:(1)簡要的介紹物體檢測的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀,傳統(tǒng)物體檢測到基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物體檢測的技術(shù)發(fā)展,傳統(tǒng)算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)劣,以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論知識,為后續(xù)研究提供了理論基礎(chǔ)。(2)論文研究了殘差學(xué)習(xí)機制和特征金字塔的結(jié)構(gòu)和原理,根據(jù)這些理論我們設(shè)計出新型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即深度多聯(lián)式網(wǎng)絡(luò),并詳細(xì)...

【文章頁數(shù)】:69 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1應(yīng)用領(lǐng)域圖

圖1-1應(yīng)用領(lǐng)域圖

第一章緒論1第一章緒論1.1研究背景和意義從20世紀(jì)到21世紀(jì),無人機的發(fā)展已有百年歷史,從最初的萌芽期到現(xiàn)在的高速成長期,無人機的使用逐步從軍用領(lǐng)域擴展到民用領(lǐng)域。隨著國家政策的進一步開放,我國消費級民用無人機的市場份額,在大疆的帶領(lǐng)下,占到了全球無人機市場的70%以上。與此同....


圖1-2摔機幾率統(tǒng)計

圖1-2摔機幾率統(tǒng)計

第一章緒論1第一章緒論1.1研究背景和意義從20世紀(jì)到21世紀(jì),無人機的發(fā)展已有百年歷史,從最初的萌芽期到現(xiàn)在的高速成長期,無人機的使用逐步從軍用領(lǐng)域擴展到民用領(lǐng)域。隨著國家政策的進一步開放,我國消費級民用無人機的市場份額,在大疆的帶領(lǐng)下,占到了全球無人機市場的70%以上。與此同....


圖1-3無人機墜毀于高壓輸電線

圖1-3無人機墜毀于高壓輸電線

第一章緒論2圖1-3無人機墜毀于高壓輸電線圖1-4無人機砸壞汽車針對多旋翼無人機識別是屬于計算機視覺任務(wù)中物體檢測的分支,物體檢測的任務(wù)是識別和檢測一張圖像中有什么物體[1]。傳統(tǒng)的物體識別算法主要是模板匹配算法[2]和基于學(xué)習(xí)模型的判別性算法。模板匹配算法首先建立一個獨立的特征....


圖1-4無人機砸壞汽車

圖1-4無人機砸壞汽車

第一章緒論2圖1-3無人機墜毀于高壓輸電線圖1-4無人機砸壞汽車針對多旋翼無人機識別是屬于計算機視覺任務(wù)中物體檢測的分支,物體檢測的任務(wù)是識別和檢測一張圖像中有什么物體[1]。傳統(tǒng)的物體識別算法主要是模板匹配算法[2]和基于學(xué)習(xí)模型的判別性算法。模板匹配算法首先建立一個獨立的特征....



本文編號:4029884

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