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無(wú)人機(jī)航拍建筑物視圖網(wǎng)絡(luò)融合目標(biāo)識(shí)別分析

為了提高無(wú)人機(jī)航拍目標(biāo)識(shí)別精度，提出一種基于視圖融合的目標(biāo)識(shí)別方法，該方法利用3個(gè)2DCNN分別提取無(wú)人機(jī)航拍3D體數(shù)據(jù)3個(gè)視圖的特征，本文方法有效性主要采取室內(nèi)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。研究結(jié)果表明：不論是從F-score還是從準(zhǔn)確度數(shù)據(jù)來(lái)看，視圖融合方法顯優(yōu)勢(shì)較為突出，保證分類結(jié)果更佳。相比于基于B-scan圖像的傳統(tǒng)方法，在分類性能方面?zhèn)纫晥D立方體與正視圖立方體占據(jù)更大優(yōu)勢(shì)。本文提出的目標(biāo)識(shí)別方法以視圖融合為理論基礎(chǔ)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示無(wú)人機(jī)航拍目標(biāo)識(shí)別精度得到進(jìn)一步提升。
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無(wú)人機(jī)陀螺儀主控芯片STM32應(yīng)用詳解,在無(wú)人機(jī)系統(tǒng)與地面站通信過程中，機(jī)載陀螺儀姿態(tài)數(shù)據(jù)的高速產(chǎn)生與外部相對(duì)低速的無(wú)線數(shù)據(jù)模塊傳輸?shù)拿苋找嫱怀?，?yán)重制約著無(wú)人機(jī)的發(fā)展。針對(duì)這一問題，采用FPGAFIFO作為高速數(shù)據(jù)緩沖，提出一種基于FPGA內(nèi)建FIFO
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