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一种轻量化的无人机巡检目标识别方法 

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申请/专利权人:新疆信息产业有限责任公司

摘要:本发明公开了一种轻量化的无人机巡检目标识别方法,包括:样本图片的预处理,包括:去除图片的色彩信息,确保图片大小一致,扩张样本数据量;计算纹理特征向量与轮廓特征向量,并进行拼接从而得到样本图片对应的特征向量;标记样本图片的类型,并将样本图片对应的特征向量作为输入,类型作为结果输入至卷积神经网络中进行训练;当达到预设的训练条件时,对卷积神经网络与轮廓特征向量进行剪枝;对无人机巡检过程中采集到的实时图片,计算出剪枝后的实时图片对应的特征向量,并代入至剪枝后的卷积神经网络,从而预测其类型。本发明减少了神经网络的参数量和计算复杂度。在保持识别精度的前提下,使其能够在资源受限的边缘设备上高效运行。

主权项:1.一种轻量化的无人机巡检目标识别方法,其特征在于,所述方法包括步骤1~步骤5;步骤1,样本图片的预处理,包括:去除图片的色彩信息,确保图片大小一致,扩张样本数据量;步骤2,计算纹理特征向量与轮廓特征向量,并进行拼接从而得到样本图片对应的特征向量;步骤3,标记样本图片的类型,并将样本图片对应的特征向量作为输入,类型作为结果输入至卷积神经网络中进行训练;步骤4,当达到预设的训练条件时,对卷积神经网络与轮廓特征向量进行剪枝;步骤5,对无人机巡检过程中采集到的实时图片,计算出剪枝后的实时图片对应的特征向量,并代入至剪枝后的卷积神经网络,从而预测其类型。

全文数据:

权利要求:

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