基于CNN的多尺寸航拍图像定位方法的研究与实现

• 作者: 徐嘉璐 李锦涛 潘海侠 王华锋 王赟豪
• 来源期刊: 北京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多尺寸航拍图像定位 全卷积网络 滑动窗口 显著性 特征融合
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 页码范围: 2170-2176
• 页数: 7页
• 分类号: V221+.3|TB553
• 字数: 4281字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0045

摘要

图像定位常用于无人机视觉导航,传统的无人机视觉导航广泛采用景象匹配导航方式,随着计算机技术的不断发展,深度学习技术为视觉导航的实现提供了新途径.以无人机的垂直侦查为背景,将飞行区域的航拍图像划分成大小相同的若干网格,每个网格代表一类区域,用网格图像制作数据集训练卷积神经网络(CNN).基于AlexNet设计了一种融合显著性特征的全卷积网络模型,有效实现了一个基于CNN的多尺寸输入的滑动窗口分类器,并提出了一种邻域显著性参照定位策略来筛选分类结果,从而实现多尺寸航拍图像的定位.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王华锋	北京航空航天大学软件学院	8	4	1.0	1.0
3	李锦涛	北京航空航天大学软件学院	3	4	1.0	1.0
4	王赟豪	北京航空航天大学软件学院	3	4	1.0	1.0
5	潘海侠	北京航空航天大学软件学院	9	42	4.0	6.0
8	徐嘉璐	北京航空航天大学软件学院	1	2	1.0	1.0