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基于改进的SAE和DCT的自适应无人机巡线图像识别算法研究
基于改进的SAE和DCT的自适应无人机巡线图像识别算法研究
作者:
刘萌森
刘逸涵
李天睿
焦睦涵
王鑫
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
图像识别
无人机
深度学习
离散余弦变换
稀疏自动编码器
摘要:
针对无人机巡线过程中无人机拍摄的航拍图像具有场景复杂多变、纹理信息丰富、容易出现图像识别结果错误的问题,本文提出了一种基于改进的稀疏自动编码器和离散余弦变换的自适应无人机巡线图像识别算法.首先,结合SAE和DCT优点构建了DCT-DSAE算法模型,然后根据DCT能量集中的特点提出了自适应DCT系数选择法,在不损失原始输入信息的前提下降低输入数据的冗余信息,最后将自适应选择的DCT系数输入到DCT-SAE模型中,通过特征学习得到图像深层次的特征表达以及最后的分类结果.实验表明,本文提出的基于改进的稀疏自动编码器和离散余弦变换的自适应无人机巡线图像识别算法识别平均正确率达到92.69%,DCT-DSAE算法能自动地学习图像深层复杂、抽象特征,重组的特征有效的提高了无人机巡线图像的识别准确率.
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基于改进的SAE和DCT的自适应无人机巡线图像识别算法研究
来源期刊
电力大数据
学科
工学
关键词
图像识别
无人机
深度学习
离散余弦变换
稀疏自动编码器
年,卷(期)
2020,(6)
所属期刊栏目
大数据专题
研究方向
页码范围
17-25
页数
9页
分类号
TM72
字数
语种
中文
DOI
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作者信息
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王鑫
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研究去脉
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期刊影响力
电力大数据
主办单位:
贵州电网有限责任公司电力科学研究院
贵州省电机工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
2096-4633
CN:
52-1170/TK
开本:
16开
出版地:
贵州省贵阳市解放路251号
邮发代号:
创刊时间:
1977
语种:
chi
出版文献量(篇)
4266
总下载数(次)
8
总被引数(次)
4915
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