基于深度学习理论的无人机影像分类

阳成

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cqvip:针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。

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来源
《北京测绘》 |2020年第4期|481-484|共4页
作者
阳成;
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作者单位

广东省地质测绘院广东广州510800;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地面摄影测量;
关键词
深度学习; 卷积神经网络; 遥感影像分类; 无人机测绘; 玻尔兹曼机;

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