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基于卷积神经网络（CNN）的图像识别技术在环境监测无人机图像定位中的应用研究

DOI：10.1186/s13640-018-0391-6 期刊：EURASIP Journal on Image and Video Processing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 无人机遥感已广泛应用于应急救援、灾害救助、环境监测、城市规划等领域。环境监测中的图像识别与图像定位已成为计算机视觉领域的研究热点。卷积神经网络模型是最常用的图像处理模型，相较于传统人工神经网络模型，卷积神经网络具有更多隐藏层，其独特的卷积和池化操作在图像处理中效率更高，在图像识别与定位等二维图形任务中具有无可比拟的优势。作为卷积神经网络的新型变体，残差神经网络旨在让卷积层学习残差而非直接学习目标。通过分析CNN模型的图像特征表征特性及残差网络后，构建了残差网络模型。选取无人机遥感系统作为平台获取图像数据，研究基于残差神经网络的图像识别问题，并通过实验仿真与精度分析进行验证。最后探讨了学习与设计过程中的问题与经验，展望了图像目标定位与识别领域的未来改进方向。
作者： Kunrong Zhao，Tingting He，Shuang Wu，Songling Wang，Bilan Dai，Qifan Yang，Yutao Lei
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究基于卷积神经网络（特别是残差神经网络）的图像识别技术在无人机环境监测图像定位中的应用。

研究成果

基于卷积神经网络的残差网络有效提高了无人机环境监测的图像识别精度。增大缩放参数和网络深度可降低测试错误率，在缩放参数为4、深度为26层时达到最佳性能。该方法优于其他网络结构，集成方法可进一步提升精度。未来工作应聚焦于优化网络复杂度并应用于多样化数据集。

研究不足

该研究在测试更复杂的网络结构或应用于更复杂的数据集方面存在困难。训练过程耗时较长，且未进行激活函数比较等对比实验。卷积核大小和自适应网络调整方面还需进一步优化。

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