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針對低小慢無人機野外飛行場景復雜自主降落場景識別問題，提出了一種融合局部金字塔特征和卷積神經網絡學習特征的野外場景識別算法。首先，將場景分為4x4和8x8塊的小場景，使用方向梯度直方圖（HOG）算法提取所有塊的場景特征，所有特征首尾連接得到具有空間金字塔特性的特征向量。其次，設計一個針對場景分類的深度卷積神經網絡，采用調優訓練方法得到卷積神經網絡模型，并提取深度網絡學習特征。最后，連接兩個特征得到最終場景特征，并使用支持向量機（ SVM）分類器進行分類。所提算法在Sports一8、Scene-15、Indoor-67以及自建數據集上較傳統手工特征方法的識別準確率提高了4個百分點以上。實驗結果表明，所提算法能有效提升降落場景識別準確率。
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