【摘 要】
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随着神经网络技术不断成熟,影像分辨率不断提高,使得各类影像的信息识别与识别技术受到越来越广泛的关注。近年来,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)航空摄影技术的迅速发
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随着神经网络技术不断成熟,影像分辨率不断提高,使得各类影像的信息识别与识别技术受到越来越广泛的关注。近年来,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)航空摄影技术的迅速发展,对信息识别算法和分类提出了更高的标准,传统的识别算法需要对特定的数据集设计合适的特性提取工具。相对于传统的识别算法而言,卷积神经网络能够自动识别导入数据的复杂结构,而且其深层次的结构特性,能够将浅层提取到的简单特性逐层整合为更加适合任务需求的抽象特性。通过对结构的层数以及宽度进行调整即可改变卷积神经网络的学习能力,使得整体构架有着足够的灵活性。本文针对航摄影像的处理需求,提出了基于卷积神经网络的航摄影像信息识别方法。本文实验是基于Tensor Flow机器学习平台开发和改进基于区域卷积神经网络信息识别模型,实现基于航摄影像的目标信息的识别。首先是平台环境搭建与数据集准备,结合Tensor Flow平台的高度灵活性和性能最优化搭载高效率的GPU为实验环境奠定了基础。卷积神经网络模型中包含大量的自由参数,在训练数据偏少的情况下,容易出现过拟合的问题,通过数据扩充的方式不仅能有效的扩充训练样本数量,还可以避免发生过拟合问题,一方面增加训练样本的多样性,另一方面也会带来模型性能的提升。其次认知了卷积神经网络在信息识别时的结构及工作原理,并对目前信息识别领域具备代表性的区域卷积神经网络RCNN、快速区域卷积神经网络Fast R-CNN、更快区域卷积神经网络Faster R-CNN、你只看一次网络YOLO、单次检测器算法SDD分别进行研究,通过对每一种网络结构的研究对比,可直观了解每一种网络的构建原理,结合现有的实验条件已经多方位因素考虑选择优化改进YOLO模型,最后调配出最优化参数的YOLO模型的网络结构其中有24个卷积层、4个池化层和2个全连接层,多层的结构保证了模型的识别能力,实验采用Image Net验证数据集上的植被图片对模型进行预训练的准确度达到88%之后,将模型用来处理航摄影像数据集并达到预期效果。航摄影像的实验证明了本方法的有效性,结果表明本文研究信息识别的方法,准确率较高,速度较快,同时耗费的人力成本较低。
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