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针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)拍摄图像识别准确率不高,以及由于图像数量庞大导致的时间长、效率低等问题,本文将基于神经网络的图像识别技术应用于无人机拍摄中。以拍摄的各类桥梁图像为例,将图片分别作出标注,分成实验所需的训练集和测试集。在TensorFlow网络框架上对VGG16进行改进,并运用全卷积层代替全连接层,对图像进行准确分类;同时在生成候选区域时提出一种网格聚类筛选法用于提取图片特征。研究结果表明,采用本文算法可使图像的分类准确率达到90%,且运行速度也有很