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          無人機(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)果顯示無人機(jī)航拍目標(biāo)識(shí)別精度得到進(jìn)一步提升。
          • 關(guān)鍵字: 202308  ?無人機(jī)航拍  視圖融合  目標(biāo)識(shí)別  Alexnet方法  精度  

          無人機(jī)陀螺儀主控芯片STM32應(yīng)用詳解

          • 無人機(jī)陀螺儀主控芯片STM32應(yīng)用詳解,在無人機(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)低速的無線數(shù)據(jù)模塊傳輸?shù)拿苋找嫱怀?,?yán)重制約著無人機(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
          • 關(guān)鍵字: 無人機(jī)航拍  無人機(jī)技術(shù)  STM32  
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          無人機(jī)航拍介紹

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