基于模糊数学模型的航拍图像智能识别方法

专利名称：基于神经网络的航拍图像去模糊算法
专利类型：发明专利
发明人：姜雄彪,叶倩,吕龙飞,余大兵,李庆武,马云鹏,周亚琴申请号：CN202010877545.6
申请日：20200827
公开号：CN112085674A
公开日：
20201215
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的航拍图像去模糊算法，首先利用图像的先验信息，采用基于稀疏与低秩先验的盲复原算法来估计出准确的模糊核，再通过基于卷积神经网络的非盲复原算法来复原出清晰的图像，能有效地恢复图像中的细节信息，同时控制图像的整体相似性和统一全局色差。

本发明能够有效复原出模糊图像中的边缘和细节信息，包括如车辆、车牌、车道线和图像背景中的显著性边缘和细节纹理，同时对伪影和振铃效应有较好的抑制效果。

申请人：河海大学
地址：210000 江苏省南京市江宁区佛城西路8号
国籍：CN
代理机构：南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
代理人：成立珍
更多信息请下载全文后查看。

无人机航拍图像处理与识别算法优化随着时代的进步，人们对于照片的要求也越来越高，而无人机航拍摄影在这一方面扮演着越来越重要的角色。

无人机航拍摄影的发展带来了更加多样化的摄影形式，这些形式依靠的是无人机高空航拍的优势，不仅能够完成传统地面摄影达不到的拍摄效果，而且更加方便快捷。

纵观无人机航拍摄影的发展历程，图像处理和识别算法的优化一直是摆在人们面前的一个重要课题。

本文将探讨无人机航拍图像处理和识别算法的优化。

一、航拍图像识别算法的目前状况对于航拍摄影而言，图像识别算法被认为是最核心的一个部分。

无人机的高空拍摄使得照片中的识别难度增大，因此对航拍图像识别算法的要求也更加高了。

目前，航拍图像识别算法主要分为以下几类：1、传统视觉算法传统视觉算法运用计算机视觉算法将无人机拍摄的航拍照片进行分析识别。

但是，这种算法的应用受到了许多限制，例如光照条件、噪声、低分辨率等等，因此算法的可靠性、准确性并不高。

2、深度学习算法深度学习算法是近年来发展迅速的一种算法。

它能够通过大量的训练数据，使得算法学会区分出各种特征。

这种算法的识别准确率较高，但是算法计算量较大，也需要更多的人力和物力成本。

3、结合传统视觉算法与深度学习算法的算法这种算法将传统视觉算法和深度学习算法进行结合，利用两种算法的优势，使得算法的准确性和可靠性得到更好的提高。

二、优化航拍图像识别算法的方式优化航拍图像识别算法，首要设想是提高图像识别的准确率和可靠性。

实现航拍图像识别算法的优化可以从以下几种方式入手。

1、选择更加适合的算法不同的航拍图像识别算法各自有其优缺点，选择适合的算法对于提高准确率和可靠性至关重要。

例如，针对复杂光照条件下的识别问题，可以使用直方图均衡和Gamma校正等预处理方法，以提高分辨率、清晰度和对比度。

2、规范采集和标注数据规范采集和标注数据有利于提高算法的有效性和准确度。

采集时需要考虑拍摄视角和光线等因素。

标注数据时应该遵循标准，采用一致的标注方式，使算法学习的数据更加规范化、标准化，提高算法准确性。

基于深度学习的无人机航拍图像目标识别与跟踪无人机航拍技术的发展已经取得了巨大的突破，而基于深度学习的无人机航拍图像目标识别与跟踪技术更是推动了无人机在航拍领域的广泛应用。

本文将详细探讨这一技术的原理、方法和应用，为读者提供全面的了解。

无人机航拍图像目标识别与跟踪的目标是通过无人机搭载的相机捕捉到的航拍图像中准确识别和跟踪目标物体。

这一技术的核心是深度学习，它能够自动学习图像的特征和模式，并在大规模数据集上进行训练。

在无人机航拍图像目标识别与跟踪中，卷积神经网络（CNN）是最常用的模型，因为它能够有效地提取图像的特征。

在无人机航拍图像目标识别与跟踪中，一般由以下几个步骤组成：首先，需要搜集大量的标记图像数据。

这些图像数据将用于深度学习模型的训练。

标记数据是指每个图像都有相应的标签，标明了图像中目标物体的位置和类别。

这些标记数据可以通过人工标注或者自动标注的方式来获取。

其次，需要设计和训练深度学习模型。

通常采用卷积神经网络（CNN）作为目标识别与跟踪模型。

在训练模型前，需要将标记数据集划分为训练集和验证集。

然后使用训练集对深度学习模型进行训练，通过迭代优化模型的参数使其逐渐收敛。

验证集用于检验模型的性能，通过调整模型的超参数来提高模型的准确率。

接下来，将训练好的深度学习模型应用于目标识别与跟踪的实际任务中。

无人机航拍图像是在不同环境、光照和角度条件下获取的，因此需要对图像进行预处理，以提高模型的鲁棒性。

预处理包括图像增强、去噪和尺寸标准化等操作。

然后，将预处理后的图像输入到训练好的模型中进行目标识别与跟踪。

最后，根据目标识别与跟踪的结果进行后续任务。

例如，可以根据目标识别结果生成地图或者进行地物分类。

在无人机航拍图像中，目标物体往往是建筑、道路、车辆等，这些信息对城市规划、交通监控和环境监测等方面具有重要意义。

除了航拍图像目标识别与跟踪，基于深度学习的无人机航拍技术还有其他应用。

例如，可以利用深度学习技术对航拍图像进行目标检测，如行人检测、车辆检测等。

基于人工智能的图像识别技术在测绘中的应用引言随着科技的不断进步，人工智能技术在各行各业的应用逐渐增多。

其中，基于人工智能的图像识别技术在测绘领域中具有广泛的应用前景。

本文将探讨这一技术在测绘中的应用，并讨论其优势和挑战。

一、背景测绘是指通过各种手段对地球物体进行观测、定位和描述的过程。

而图像识别技术，则是指通过计算机视觉系统对数字图像进行分析和识别的技术。

两者的结合，为测绘领域带来了新的发展机遇。

二、基于人工智能的图像识别技术在测绘中的应用1. 地物识别基于人工智能的图像识别技术可以对卫星遥感图像中的地物进行自动识别。

例如，通过训练模型，可以实现对建筑物、道路、河流等地理要素的自动检测和分类，从而提高地图数据的制作效率和准确性。

2. 地貌分析基于人工智能的图像识别技术可以对地貌进行自动分析。

通过对卫星图像进行处理和识别，可以实现对地表特征的提取和分类，例如山脉、湖泊、沙漠等。

这对于地震灾害预测、环境监测和城市规划等方面的工作具有重要意义。

3. 遥感图像处理基于人工智能的图像识别技术可以应用于遥感图像的处理和分析。

通过对遥感图像进行细节提取、目标检测和变化分析等工作，可以获取更多、更详细的地理信息。

这对于土地利用规划、资源调查和环境监测等工作具有重要的应用价值。

三、优势1. 自动化和高效性基于人工智能的图像识别技术可以实现对大量图像数据的自动处理和分析，大幅提高工作效率。

相比传统的人工分析方法，该技术能够减少时间和人力成本的投入。

2. 准确性基于人工智能的图像识别技术通过训练和优化模型，可以实现对图像中地物和地貌的准确识别。

同时，该技术能够不断学习和改进，提高准确率，从而提供更可靠的测绘数据。

3. 多领域融合基于人工智能的图像识别技术不仅可以应用于测绘领域，还可以与其他技术进行融合。

例如，与地理信息系统（GIS）相结合，可以实现更多维度的地图数据分析和可视化呈现，为决策提供更多依据。

四、挑战1. 数据质量和标注基于人工智能的图像识别技术对于训练数据的要求较高，需要大量质量良好的数据进行训练。

基于人工智能的图像去模糊技术研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，图像处理技术也得到了很大的提升和发展。

而其中一个重要的应用就是图像去模糊技术。

图像去模糊技术可以通过提取图像的特征信息来实现对模糊图像的恢复，从而提高图像的清晰度和质量。

本文将就基于人工智能的图像去模糊技术进行探讨。

一、人工智能驱动的图像去模糊技术人工智能技术在图像处理领域的应用非常广泛，其中就包括基于人工智能的图像去模糊技术。

传统的图像去模糊算法主要基于数学模型，通过对图像进行数学上的建模，来实现图像恢复的过程。

而基于人工智能的图像去模糊技术，则是通过深度学习的方式，来进行图像特征分析和提取。

通过对大量的模糊图像进行训练和学习，人工智能系统可以根据图像特征，预测出对应的清晰图像。

二、基于深度学习的图像去模糊技术基于深度学习的图像去模糊技术是目前应用最广泛且效果最好的图像处理技术之一。

深度学习技术可以通过神经网络模型，对大量的图像数据进行训练和学习，提取图像的高级特征信息，从而实现对图像的复杂处理。

在图像去模糊应用中，基于深度学习的技术可以通过使用卷积神经网络（CNN）模型，从大量的模糊图像和原始清晰图像对中进行学习，以提取出图像的不同特征和信息，从而得到对模糊图像更加准确的恢复效果。

三、基于机器视觉的图像去模糊技术基于机器视觉的图像去模糊技术是近年来快速发展的图像处理技术之一。

该技术主要是通过对图像进行深度分析和处理，从中提取出图像的特征信息，再根据这些信息，进行对图像的去模糊处理。

机器视觉技术可以对常见的模糊形式进行处理，如因摄像头晃动引起的运动模糊、因景深问题导致的缺失部分焦平面的模糊等。

四、基于GAN的图像去模糊技术GAN（Generative Adversarial Network，生成与判别网络）是一种非常流行的机器学习技术，它可以用来实现各种各样的生成任务，例如图像生成、图像风格迁移等。

近年来，越来越多的研究人员在应用GAN技术来进行图像去模糊的研究。

无人机航拍影像的图像识别与分类算法研究随着科技的不断革新与发展，无人机航拍技术成为现代高科技产业中的一个重要方向，应用于许多领域，如测绘、农业、环境监测和城市规划等。

在无人机航拍这一领域，图像识别和分类技术的发展逐渐受到人们的关注。

本文将着重探讨无人机航拍影像的图像识别和分类算法的研究现状与发展趋势。

一、无人机航拍影像的特点无人机航拍影像具有高分辨率、全方位、多角度、高精度等特点，为图像识别和分类技术的研发提供了广阔的应用空间。

但是，与其他图像相比，无人机航拍影像具有一定的难度，因为它经常包含复杂的背景、遮挡、光照变化和噪声等。

因此，在进行无人机航拍影像的图像识别与分类算法的研究时，需要考虑多种复杂因素。

二、传统图像识别和分类算法的应用在无人机航拍影像的图像识别和分类算法的研究中，许多传统的图像识别和分类算法得到了广泛的应用。

例如，支持向量机（SVM）、最近邻算法（kNN）、朴素贝叶斯（NB）等机器学习算法都可以利用无人机航拍影像中的特征进行训练，并分类标记无人机航拍影像的内容。

另一方面，基于特征分析的方法，如主成分分析（PCA）、小波变换（WT）和离散余弦变换（DCT）等算法，也可以提取无人机航拍影像中的特征，并通过图像处理和分类技术将其分类。

这些特征包括颜色、纹理、形状等。

这些特征提取和分类算法的运用，为无人机航拍影像的图像识别和分类提供了一种新的思路，但是这些算法也存在一定的局限性，例如对于复杂的图像场景往往表现不佳。

三、深度学习算法的应用在传统算法的基础上，深度学习算法的应用也越来越受到人们的关注。

卷积神经网络（CNN）成为深度学习算法中最重要的一种，在无人机航拍影像的图像识别和分类算法中得到广泛的应用。

通过网络的深度学习，可以自动地从输入的无人机航拍影像中提取重要的特征，避免了传统算法中需要手动提取特征的复杂过程。

同时，也有许多研究致力于将传统算法与深度学习算法相结合，以利用它们各自的优点，如传统算法可以提取一些低级别的特征，深度学习算法则可以提取高级别的特征。

基于深度学习的智能航空影像识别技术研究随着航空技术的不断发展，越来越多的企业开始利用无人机和其他先进技术来获取高清晰度的航拍影像。

这些影像在许多领域中都拥有广泛的应用，比如农业、城市规划、物流管理、自然灾害预警等。

然而，如何从大量的影像数据中提取有用的信息仍然是一个挑战。

传统的图像处理技术显然不足以胜任这个任务，而基于深度学习的智能航空影像识别技术则提供了一种更加高效准确的方法。

深度学习是一种人工智能领域中的技术，它采用多层次的神经网络来自动学习特征，并通过反向传播算法不断优化模型。

深度学习的优势在于，它能够自动提取数据中的高级特征，从而大大提高了模型的准确度和表现力。

在航空影像识别领域中，深度学习已经被广泛应用，并已经取得了一些显著的成果。

首先，基于深度学习的智能航空影像识别技术能够实现对影像中的非常复杂的特征进行自动提取。

例如，传统的图像处理技术可能需要使用一系列的滤波器来识别物体的轮廓和纹理特征。

而深度学习模型则可以根据大量的标注数据自动学习这些特征，并在不断优化模型的过程中提高准确率。

这种方法不仅提高了识别的准确率，还使整个识别过程更加高效和自动化。

其次，基于深度学习的智能航空影像识别技术能够实现对大规模数据的快速分析和处理。

航空影像通常非常大，需要大量的计算资源来进行识别和处理。

传统的图像处理算法可能需要使用分布式计算技术，而基于深度学习的方法可以通过GPU等硬件加速技术来极大地提高处理的速度。

这种方法不仅可以降低计算成本，还能够提高模型的实时性和可扩展性。

最后，基于深度学习的智能航空影像识别技术能够实现对多种不同类型的影像数据进行自动分类和判别。

传统的图像处理算法通常需要手动调整参数来适应不同的数据类型和场景，而基于深度学习的方法则能够自动学习不同数据类型的特征，并在一定程度上适应不同的场景。

这种方法不仅提高了模型的泛化能力，还能够大大降低人力成本。

综合上述优点，基于深度学习的智能航空影像识别技术正成为航空影像处理和应用领域的主流技术之一。

基于模糊数学模型的舰船红外成像目标智能识别方法荆 天(商丘师范学院 数学与统计学院，河南 商丘 476000)摘要: 利用传统基于SVM和基于神经网络的方法对舰船红外成像目标进行智能识别，识别距离较短，导致识别范围受限。

针对上述问题，提出基于模糊数学模型的舰船红外成像目标智能识别方法。

该方法分为3步：1）对舰船红外图像进行预处理，包括图像滤波、图像增强、图像分割；2）利用基于几何特性方法提取处理后的图像特征；3）以图像特征作为模糊数学模型特征因子，构建模糊集合，并利用贴近度原则对被识别对象进行归属判决，完成目标识别。

结果表明：与基于SVM和基于神经网络的方法相比，利用本方法进行舰船红外成像目标智能识别，识别距离延长10 m和20 m，识别范围扩大。

关键词：模糊数学模型；红外成像；目标识别中图分类号：E87 文献标识码：A文章编号： 1672 – 7649(2019)2A – 0181 – 03 doi：10.3404/j.issn.1672 – 7649.2019.2A.061Intelligent recognition method of ship infrared imaging target basedon fuzzy mathematical modelJING Tian(School of Mathematics and Statistics, Shangqiu Normal University, Shangqiu 476000, China)Abstract: The traditional method based on SVM and neural network is used for intelligent recognition of ship infrared imaging target. The recognition distance is short and the recognition range is limited. Aiming at the above problems, an intel-ligent recognition method of infrared imaging target based on fuzzy mathematical model is proposed. The method consists of three steps: first, preprocessing infrared images of ships, including image filtering, image enhancement and image segmenta-tion; second, extracting image features based on geometric characteristics; third, using image features as feature factors of the fuzzy mathematical model to construct a fuzzy set, and using the principle of proximity. The recognition object is judged by attribution, and the target recognition is completed. The results show that, compared with the methods based on SVM and neural network, this method can be used for intelligent recognition of ship infrared imaging targets. The recognition distance is extended by 10 and 20m, and the recognition range is expanded.Key words: fuzzy mathematical model；infrared imaging；target recognition0 引　言近年来，船舶在数量、承载量以及航行速度上均有了很大的增长和提高，但与此同时，发生船舶碰撞事故的概率也在迅速增长，尤其是在大雾、大雨等恶劣天气下，碰撞事故更易发生，不仅造成严重的人员伤亡，巨大的经济损失，还产生了环境污染，因此如何防止船舶之间碰撞，提高船舶的通航能力成为现下亟待解决的问题。

无人机航拍图像智能识别技术的研究与应用一、引言近年来，随着无人机技术的迅速发展，无人机航拍图像成为了人们获取地面信息的一种新方式。

无人机航拍可以快速、高效地获取大量而且精细的空中图像数据，这带来了许多新的应用场景，例如电力设施的巡检、城市建设规划、林区植被监测等。

然而，如何对这些大量的航拍图像数据进行分析和处理是一个问题。

传统的航拍图像处理方法需要耗费大量人力物力，效率低且难以保证准确性。

因此，研究和应用无人机航拍图像智能识别技术，具有非常重要的意义。

二、无人机航拍图像智能识别技术的研究现状目前，无人机航拍图像智能识别技术已经处于不断发展的阶段，并取得了一些显著的成果。

主要研究内容包括特征提取、图像分类和目标检测等方面。

其中，特征提取是智能识别技术的核心，可以提高图像识别的精确性和速度。

1. 特征提取技术特征提取技术是指从原始图像的像素信息中提取有效信息的技术。

常用的特征提取方法包括颜色、纹理、形状等。

颜色特征是指图像中不同颜色的像素的分布情况，可以用来区分不同的物体。

纹理特征是指图像中物体表面的纹理特征，可以用来识别不同的材质。

形状特征是指物体的轮廓形状等几何信息特征，可以用来分辨不同的物体。

2. 图像分类技术图像分类技术是将不同类别的图像进行自动分类的技术，常用的方法包括支持向量机、人工神经网络、决策树等。

其中，支持向量机是一种广泛应用的分类算法，它通过构建一个最优的分类面用来判别不同类别的数据。

3. 目标检测技术目标检测技术是指从图像中识别目标物体的位置和大小的技术。

常用的方法包括基于特征的方法、基于模型的方法和深度学习方法。

其中，深度学习方法近年来在目标检测领域取得了广泛的应用，可以对目标物体进行高精度的定位和识别。

三、无人机航拍图像智能识别技术的应用场景1. 电力设施巡检无人机航拍图像技术可以应用于对电力设施的巡检。

通过对输电线路、变电设施等进行高清晰度图像的获取、智能分析和识别，对于发现输电线路缺陷、设备发生损坏等问题具有很高的效率。

无人机航拍图像的智能识别与处理技术研究随着无人机技术的快速发展，航拍图像成为了现代社会中非常重要的信息来源之一。

然而，由于航拍图像的规模庞大、数据复杂性高以及图像处理的需求日益增长，传统的图像处理方法已经无法满足当前的需求。

因此，研究人员和工程师们开始关注并研究使用智能识别与处理技术来处理无人机航拍图像的方法。

智能识别技术是通过模式识别、机器学习和人工智能等技术手段，使计算机能够自动从大量的图像数据中识别和分析出有用信息。

在无人机航拍图像的处理中，智能识别技术可以用于图像分割、特征提取、目标检测和目标跟踪等方面。

首先，智能识别技术可以用于图像分割，即将一幅图像分成若干个互不重叠的区域。

通过智能识别技术，可以识别出图像中的不同元素，如建筑物、道路、水域等，从而实现图像的语义分割。

这样可以进一步帮助无人机导航、目标跟踪和地图构建等工作。

智能识别技术可以通过图像特征和机器学习算法来实现，例如使用深度学习网络可以实现高精度的图像分割。

其次，智能识别技术可以用于特征提取，即从图像中提取有代表性的特征以进行进一步的分析与处理。

在无人机航拍图像中，特征提取可以用于实现目标识别和分类。

通过智能识别技术，可以从航拍图像中提取出的特征，如纹理、颜色和形状等，从而实现对图像中不同目标的自动识别和分类。

特征提取技术可以结合机器学习算法，通过训练模型来实现高效准确的特征提取。

此外，智能识别技术还可以用于目标检测，即在无人机航拍图像中定位和标记出感兴趣的目标。

目标检测可以帮助无人机进行目标跟踪和定位，从而实现更精确的航拍图像采集和分析。

智能识别技术可以通过特征匹配、形状检测和深度学习等方法实现目标检测，如使用卷积神经网络来自动识别和定位图像中的目标。

最后，智能识别技术可以用于目标跟踪，即实时追踪图像序列中的目标。

在无人机航拍图像处理中，目标跟踪可以帮助无人机实时跟踪航拍目标，从而实现更准确的图像采集和分析。

智能识别技术可以使用目标的特征信息和运动模型来实现目标的跟踪，如使用卡尔曼滤波器或深度学习网络进行目标跟踪。

模糊算法在智能像识别中的应用智能图像识别（IIR）是一种强大的计算机视觉技术，因其可以帮助许多不同类型的应用程序，例如驾驶辅助系统、安全监控系统、医疗图像分析等等。

但是，IIR技术的主要挑战之一是在处理模糊的图像时的准确度。

为了解决这个问题，研究人员和工程师们使用了一种称为模糊算法的技术来提高IIR技术的准确度。

本文将探讨模糊算法在智能图像识别中的应用。

一、模糊算法简介模糊算法是一种人工智能技术，它可以接受不完全或部分正确的信息，然后用模糊推理来计算出最可能的答案。

这种算法通过使用模糊的变量和规则，将具有不确定性的问题转换为具有可计算性的问题。

模糊算法的一个重要应用是图像处理中的模糊图像识别。

二、模糊算法在智能图像识别中的应用实际上，在从图像中提取特征和进行图像分类时，模糊算法已成为一种非常流行的方法。

以下是模糊算法在智能图像识别中的应用的一些例子：1. 模糊C-均值聚类模糊C-均值聚类（FCM）是一种基于模糊集合理论的聚类分析方法。

FCM可以将每个像素点描绘为一个向量，并将其划分为N个类。

这种方法可以在更模糊（unsupervised）的情况下自动聚类。

2. 模糊逻辑控制方法模糊逻辑控制（FLC）是一种基于模糊控制理论的控制方法。

FLC可以用来处理具有不确定性和模糊性的过程。

当处理数字图像时，FLC 可以理解为一种模糊的图像分类器。

3. 高斯模糊算法高斯模糊算法可以用来减少图像噪声和模糊度。

通过在图像上应用高斯模糊，可以平滑图像并消除噪声，从而提高图像质量。

这在图像识别中非常有用，因为它可以使IIR算法更加准确。

4. 模糊神经网络模糊神经网络（FNN）是一种结合了神经网络和模糊逻辑控制的技术。

FNN可以在处理具有不确定性和模糊性的问题时提供更好的性能。

三、总结模糊算法是一种能够帮助提高智能图像识别准确度的强大工具。

它可以在处理模糊的图像时自动提高图像的质量，并使IIR算法更加准确。

在实践中，模糊算法已被证明是一种非常有效的技术，可以帮助许多应用程序提高性能和可靠性。

面向无人机的航拍图像目标识别与跟踪方法研究随着科技的发展和无人机技术的逐渐成熟，航拍无人机在各个领域得到了广泛的应用。

在无人机航拍过程中，图像目标的识别和跟踪是一项重要的任务。

本文将探讨面向无人机的航拍图像目标识别与跟踪方法的研究进展和应用领域。

在航拍图像目标识别与跟踪中，首先需要对图像中的目标进行准确的识别。

传统的图像目标识别方法主要包括特征提取、特征匹配和分类等步骤。

其中，特征提取是非常关键的一步，常用的特征包括颜色、纹理和形状等。

然而，由于航拍图像的复杂性和多样性，传统的特征提取方法往往难以准确地捕捉到目标的特征。

因此，近年来，深度学习在图像目标识别领域取得了显著的突破。

深度学习通过构建深层神经网络模型，能够自动从大量的数据中学习到目标的特征表示。

在航拍图像目标识别中，基于深度学习的方法可以通过大规模数据的训练来提取目标的高层抽象特征，从而实现更准确、更稳定的目标识别效果。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

卷积神经网络在图像处理中具有良好的特征提取能力，而循环神经网络则适用于对序列数据（如视频）的处理。

同时，研究者还提出了一些改进的深度学习模型，如残差网络（ResNet）和注意力机制（Attention）等，用于进一步提升目标识别性能。

除了目标识别，对于航拍图像目标的跟踪也是一项重要的任务。

航拍过程中，目标常常会因为环境的变化而产生形变、遮挡和移动等问题，导致传统的跟踪方法无法准确跟踪目标。

为了解决这个问题，研究者提出了许多基于深度学习的目标跟踪方法。

基于深度学习的目标跟踪方法主要分为两类：单目标跟踪和多目标跟踪。

单目标跟踪旨在从视频序列中检测和跟踪特定目标的位置和运动状态。

多目标跟踪则是在多个视频目标的情况下，同时进行目标检测和跟踪，以实现对多个目标的准确跟踪。

这些方法通常基于深度学习模型，利用卷积神经网络来提取目标的空间特征，然后通过循环神经网络进行目标的时序建模和状态预测。

无人机航拍图像目标检测与识别算法研究一、引言随着无人机技术的快速发展，无人机航拍成为了获取高分辨率图像的重要手段。

然而，由于航拍图像复杂多变，存在着遮挡、光照变化、视角变化等问题，使得目标检测与识别成为了一个具有挑战性的任务。

为了有效地应对这些问题，研究人员们提出了各种无人机航拍图像目标检测与识别算法，本文将对这些算法进行综述和研究。

二、背景无人机航拍图像目标检测与识别算法的研究主要考虑两个方面：目标检测和目标识别。

目标检测是指在一副图像中准确地定位和标记出感兴趣的目标物体；目标识别则是识别出检测到的目标的类别和属性。

三、无人机航拍图像目标检测算法1. 基于传统特征的目标检测算法传统特征包括边缘、纹理、颜色等信息。

这种算法通过将图像的低级特征提取出来并使用分类器进行分类，实现目标的检测。

然而，由于无人机航拍图像复杂多变，传统的特征提取方法在处理复杂背景下容易受到光照、阴影等因素的影响，检测效果有所限制。

2. 基于深度学习的目标检测算法深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成果。

通过使用深度神经网络，可以从图像中学习到更高级别的特征表示，提高目标检测的准确性和鲁棒性。

例如，Faster R-CNN、YOLO和SSD等基于深度学习的算法在无人机航拍图像目标检测中取得了较好的效果。

四、无人机航拍图像目标识别算法1. 基于传统特征的目标识别算法基于传统特征的目标识别算法主要依靠目标的低级特征进行分类。

例如，使用支持向量机（SVM）和最近邻（KNN）等分类器进行目标的识别。

然而，由于无人机航拍图像的复杂性，传统特征往往无法很好地描述目标的高级特征，导致目标识别效果不尽如人意。

2. 基于深度学习的目标识别算法深度学习在目标识别任务中也表现出色。

通过使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，可以在大规模数据集上进行训练，学习到更高层次的特征表示，从而提高目标识别的准确性。

例如，AlexNet、VGGNet和ResNet等深度学习模型在无人机航拍图像目标识别中被广泛应用。

无人机航拍图像识别技术的研究与应用“无人机航拍图像识别技术的研究与应用”在当今社会的各个领域中扮演着越来越重要的角色。

作为一种新兴科技，无人机航拍技术借助数字化摄影、机器学习等技术手段，能够实现对大面积区域进行高效、准确的视觉分析和信息提取。

近年来随着人工智能技术的发展，无人机航拍图像识别技术也在不断地得到改进和完善，其应用范围也越来越广泛。

一、无人机航拍图像识别技术的基本原理和技术手段无人机航拍图像识别技术的基本原理是通过对采集到的图像进行数字化处理和分析，实现对物体、场景、地形等的准确识别和定位。

这一过程主要依赖于计算机视觉和机器学习等技术手段。

首先，采集图像是无人机航拍的基础工作，其通常使用的是高分辨率相机，热像仪等数码设备。

对这些影像数据进行处理前的基础工作是对其进行校正、纠正等预处理操作，为分析提供准确可靠的基础数据。

其次，基于计算机视觉技术，可以实现对采集到的图像进行特征提取，目标跟踪等图像分析工作。

这些技术包括边缘检测、特征点提取、物体分割等。

最后，机器学习的应用更加强调对图像中信息的综合学习和处理。

它可以通过使用大量数据训练模型，并通过模型进行预测和分类的方式识别出图像中的物体和场景。

二、无人机航拍图像识别技术的应用场景无人机航拍图像识别技术的应用场景广泛，主要涉及农业、城市规划、救灾、生态保护、旅游等多个领域。

1.农业在农业领域，无人机航拍图像技术可以成功地帮助农民进行土地利用评估，果实形态、肥料需求和病虫害检测等工作。

同时，通过采用合适的光谱影像分析技术可以实现对水文传感等方面的预测。

2.城市规划在城市规划领域，无人机航拍图像识别技术可以帮助城市规划者精细化城市空间的规划和设计，考虑城市绿化、楼房布局等诸多因素，而这些因素往往难以在地面进行精细的调查和分析。

3.救灾无人机技术在救援领域有着极大的应用前景。

在面临地震、火灾等灾害时，无人机可以准确高效地采集搜救信息，其中包括了人员寻找、灾情确认等信息。

基于深度学习的图像识别技术在无人机航拍中的应用研究深度学习技术在图像识别领域的广泛应用已经为许多行业带来了重大的变革，而在无人机领域，深度学习技术在图像识别方面的应用也被越来越多地探索和使用。

本文将探讨基于深度学习的图像识别技术在无人机航拍中的应用，并介绍其在无人机领域的发展前景。

一、深度学习在图像识别中的应用深度学习技术是一种模拟人类神经网络的计算方法，其强大的非线性特征提取和自适应学习能力使其成为了图像识别领域的重要技术手段。

相比于传统的机器学习算法，深度学习算法能够将复杂数据集中的相互关系挖掘出来，并对数据进行自动的特征提取和分类，从而减少了数据的处理时间和误差率。

在图像识别领域，深度学习技术已经被广泛应用于目标识别、目标跟踪、场景识别等多个方面。

二、无人机航拍中的图像识别随着无人机技术的不断发展，无人机的应用越来越广泛，其中一项重要的应用就是航拍。

航拍技术可以利用无人机的高空视角和灵活机动性，获取有用的地理信息、环境信息和基础设施信息。

与传统的地面勘测、人工制图相比，无人机航拍技术具有成本低、速度快、精度高等优点。

然而，航拍技术也存在一些问题，例如悬停稳定度、对光线、高度、环境变化的适应性不足等。

传统上，这些问题需要依赖人工进行分析和处理，不仅费时费力，而且效果并不太理想。

而基于深度学习的图像识别技术可以帮助解决这些问题。

首先，无人机航拍获取的图像需要进行清晰度、光照度等方面的处理，常用的就是使用深度学习中的卷积神经网络来预处理图像。

其次，在图像中识别出有用的目标、区域也是一个重要的问题，这可以利用深度学习中的目标检测技术来实现。

最后，在无人机航拍图像中进行场景识别，这可以利用深度学习中的分类技术来实现。

无论是光照、尺度、补丁、变形等各种变化，基于深度学习的图像识别技术都能够有效地对图像进行分析和处理。

三、未来发展前景基于深度学习的图像识别技术在无人机领域的应用不仅能够提高无人机航拍的效率和准确率，而且还能为很多行业带来新的商机。

基于深度学习的无人机航拍图像识别技术研究随着现代技术的发展，无人机航拍技术越来越成为各个领域研究的工具。

而无人机航拍图像识别技术的研究也逐渐成为人们关注的热点话题之一。

其中，基于深度学习的无人机航拍图像识别技术更是备受关注。

本文将对此进行深入分析和探讨。

一、概述无人机航拍技术具有高分辨率、快速获取数据等优点，逐渐成为许多领域进行研究和应用的工具。

而图像识别技术则是将无人机航拍获取的图像数据转换为可供人类识别的信息的基础。

近年来，基于深度学习的图像识别技术得到了迅猛的发展，已经成为机器视觉领域中的一种重要技术。

而对于无人机航拍图像识别技术的研究也开始借鉴深度学习技术，尝试将其应用于无人机图像的识别和分类中。

二、深度学习在无人机航拍图像识别中的应用1. 图像识别技术的原理深度学习是基于人工神经网络模型建立的一种学习方法，其主要依靠大量的数据样本进行模型训练，最终实现对未知数据的预测和分类。

在无人机航拍图像识别技术中，深度学习可以通过搭建神经网络来进行图像的识别和分类。

该神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。

输入层接收无人机航拍获取的原始图像数据，而经过隐藏层的多次运算，最终通过输出层得出对图像的识别和分类结果。

2. 应用实例深度学习在无人机航拍图像识别中的应用越来越多。

例如，在农业领域，通过识别无人机航拍的农作物图像，可以实现对农田面积、农作物种植密度等信息的获取，进而进行农业资源的智能化管理和控制。

再如，在城市规划领域，通过无人机航拍图像的识别和分类，可以获得城市内部的道路、建筑、绿化等信息，有助于城市规划和建设的智能化和精准化。

同样的，无人机航拍图像识别技术也得到广泛应用于环境监测、资源调查等领域，以实现精准监测和管理。

三、未来发展趋势在未来，基于深度学习的无人机航拍图像识别技术有望进一步发展。

其中，主要包括以下几个方面：1. 数据规模的不断扩大随着无人机航拍技术的普及和应用范围的不断扩大，所获取的数据规模也会急剧上升。

基于再模糊理论的航拍图像质量检测方法房楚尧;周知;赵家培;冯宇迪【摘要】无人机在进行航拍任务时,会因为机身抖动、地物环境等原因导致采集的图像模糊,对后续提取图像信息造成影响.针对这一问题,提出了一种基于再模糊理论的无参考图像质量检测方法,用来区分清晰和模糊图像.对原始图像进行缩放、灰度化等预处理后附加一定程度的高斯模糊,得到再模糊图像,再分别对两张图像使用拉普拉斯算子提取边缘,得到两张图像的边缘差异图像.通过计算所得的边缘差异图像的标准差与经验得出的划分清晰和模糊图像的阈值相比,判断该图像是否为模糊图像.对人工合成的模糊图像和无人机实拍图像进行实验.实验结果表明,该算法具有较高的模糊图像检测率,表现优于其他图像质量检测方法,且单张图片的检测计算速度很快.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2019(055)007【总页数】8页(P199-206)【关键词】图像质量检测;人类视觉感知;再模糊理论;无人机航拍图像;边缘差异;模糊检测【作者】房楚尧;周知;赵家培;冯宇迪【作者单位】东南大学成贤学院,电子与计算机工程学院,南京 210000;东南大学成贤学院,电子与计算机工程学院,南京 210000;东南大学成贤学院,电子与计算机工程学院,南京 210000;东南大学成贤学院,电子与计算机工程学院,南京 210000【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言无人机航拍是以无人驾驶飞机作为空中平台，通过机载遥感设备（如高分辨率CCD数码相机、轻型光学相机、激光扫描仪、红外扫描仪、磁测仪）获取图像，并用计算机按一定的精度要求对图像信息进行加工处理的技术。

该技术可广泛应用于国家生态环境保护、矿产资源勘探、海洋环境监测、土地利用调查、水资源开发、农作物长势监测与估产、自然灾害监测与评估等领域[1]。

在用这些收集到的图像进行实际问题分析处理时，图像的质量就显得尤为关键，一般来说所需要的图像都是质量较好且无模糊的图像。

一种高精度航拍图像目标检测算法研究与实现作者：刘洋来源：《中国管理信息化》2019年第19期[摘 ; ;要] 航拍图像目标形态受颜色变化、长宽比变化以及复杂背景的影响大，待检测的目标相对于图片背景来说属于相对的小目标，特征提取不易。

传统的图像处理方法检测效果差，通过采用深度学习的方法可以实现对航拍图像的准确检测。

文章采用RetinaNet （Resnet + FPN + FCN）的方法成功解决这一难题题，实现了对于航拍图片的精准识别。

RetinaNet中采用Focal loss损失函数，通过在原有的CE loss上乘以使易检测目标对模型训练贡献削弱的指数式，从而成功地解决了在目标检测时正负样本区域极不平衡而目标检测loss易被大批量负样本所左右的问题。

[关键词] 航拍图像;目标检测;深度学习;特征提取;损失函数doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 19. 064[中图分类号] TP311 ; ;[文献标识码] ;A ; ; ;[文章编号] ;1673 - 0194（2019）19- 0149- 031 ; ; ;国内外航拍目标检测现状目前，航拍目标检测所采用的方法与技术多继承自经典目标检测算法，object detection的算法主要可以分为两大类：two-stage detector和one-stage detector。

前者是指类似Faster RCNN、RFCN这样需要region proposal的检测算法，这类算法可以达到很高的准确率，但是速度较慢。

虽然可以通过减少proposal的数量或降低输入图像的分辨率等方式达到提速，但是速度并没有质的提升。

后者是指类似YOLO、SSD这样不需要region proposal，直接回归的检测算法，这类算法速度很快，但是它当前的检测准确度已经落后于两阶段检测器了。

對于two-stage的检测器而言，通常分为两个步骤，第一个步骤即产生合适的候选区域，而这些候选区域经过筛选，一般控制一个比例（比如正负样本1∶3），另外还通过hard negative mining（OHEM），控制难分样本占据的比例，以解决样本类别不均衡的问题。