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為了有效提高無人機航拍圖像的識別準(zhǔn)確率，本文提出了一種基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型在深度殘差網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上使用了隨機化ReLU激勵函數(shù)，能夠使網(wǎng)絡(luò)擁有更加快速的收斂速度，同時針對深度殘差網(wǎng)絡(luò)層數(shù)較深，且部分參數(shù)在梯度下降的傳播過程中參與度不高的特點，利用隨機失活有效降低整個網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練量，進而提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度。經(jīng)過實驗驗證，本文提出的圖像識別算法相比幾種經(jīng)典深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擁有更高的識別準(zhǔn)確度。
航拍圖像是通過飛行器或衛(wèi)星等設(shè)備對目標(biāo)區(qū)域拍攝的圖像，在軍事目標(biāo)偵察和民用方面具有重要作用。近年來隨著無人機的快速發(fā)展，依托無人機航拍圖像進行目標(biāo)偵察或民用測繪作業(yè)相比衛(wèi)星航拍圖具有經(jīng)濟、高效、方便等多方面優(yōu)勢。而在進行航拍圖像識別作業(yè)時，人工方式效率偏低，且需要進行一定的培訓(xùn)才能進行識別工作，成本較高。傳統(tǒng)的算法識別通常采用特征提取加分類器選擇的方式，例如Gabor 特征、Gradient 特征結(jié)合貝葉斯分類器或支持向量機分類器的方式，雖然相對人工方式效率較高但識別率偏低，容易造成誤判、錯判。
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