

一种基于深度学习的无人机重识别方法.pdf
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相关资料
一种基于深度学习的无人机重识别方法.pdf
本发明公开了一种基于深度学习的无人机重识别方法,包括以下步骤:S1、无人机对水面进行拍摄获得图片,通过船舶主体网络模型提取船舶区域;S2、通过船舶重识别网络模型对船舶区域进行识别,获得船舶特征向量;S3、将船舶特征向量与船舶特征索引库中的特征向量比对,确定该船舶的识别ID。本发明提供的基于深度学习的无人机重识别方法,能够区分相似类型船舶,重识别准确率高,可以实现在机载低算力设备的实时运行。
一种基于深度学习的无人机识别方法.docx
一种基于深度学习的无人机识别方法基于深度学习的无人机识别方法摘要:无人机技术的快速发展为我们带来了广泛的应用前景,然而,无人机的过度使用也带来了一些安全隐患。因此,对无人机的准确高效的识别具有重要意义。本文提出了一种基于深度学习的无人机识别方法。首先,对无人机图像数据集进行采集和预处理,然后利用卷积神经网络模型训练和优化,最后通过实验验证了该方法的高准确性和高效性。关键词:无人机识别、深度学习、图像预处理、卷积神经网络1.简介无人机技术的广泛应用给我们带来了许多便利,但也引发了一些安全问题。为了防止无人机
一种基于深度学习的行人重识别方法.pdf
本发明属于行人重识别技术领域,涉及一种基于深度学习的行人重识别方法。本发明的方法为:将去除背景的行人轮廓黑白图片作为另一通道加载在输入图片上,同时在检测图片相似度时,计算对应两个特征图上特征值周围5个邻域内的特征值差异,然后将每一个小像素连同其周围8个像素点组成一个“九宫格”,一同减去另一张图的“九宫格”。其中第一个“九宫格”的九个像素点全部是其中间像素点的值。在此基础上比较不同图片的相似度,进一步提高了识别率。同时通过将剔除背景的黑白轮廓图片作为除RGB以外的第四个通道输入,最大程度消除背景对行人的影响
一种基于深度学习的无人机森林火焰识别方法.pdf
本发明涉及一种基于深度学习的无人机森林火焰识别方法,属于无人机视觉与数字图像处理技术领域,首先运用直方图均衡化、多级中值滤波算法对返回的火焰图像进行预处理,接着采用颜色空间模型算法对视频进行疑似火焰像素进行检测,然后利用数学形态学对视频图像进行开运算处理;本发明利用改进的中值滤波去除视频图像的噪声,相较于普通中值滤波,改进后的滤波不仅保留了其在光学测量图象的相位分析处理方法中有特殊作用,同时还采用了条纹中心分析方法,通过扩大窗口来相对地减少冲激噪声空间密度使得图像的细节更好,同时提高了处理效率。
一种基于深度学习的行人跟踪与重识别方法.pdf
一种基于深度学习的行人跟踪与重识别方法,包括以下步骤;步骤1:对视频图像逐帧进行行人目标检测;步骤2:采用DeepSort模型对步骤1中每帧检测到的行人进行特征提取,生成.npy文件;步骤3:采用Fastreid进行行人重识别检测,根据预设的行人图片底库进行特征提取,生成.npy文件;步骤4:将每个行人目标的特征提取结果与特定行人底库的特征提取结果进行余弦相似度计算,如果大于阈值γ,则判别为需要重识别的特定行人目标,并进行行人的跟踪,否则不进行目标跟踪;本发明可精确定位出跨时间、跨区域、跨摄像头的特定行人