"基于卷积神经网络的电力杆塔图像识别学习算法研究" 本论文主要研究基于卷积神经网络的电力杆塔图像识别学习算法,以提高无人机自主巡检中的杆塔识别成功率。文章首先介绍了多旋翼无人机在输电线路巡检中的应用,并分析了当前基于手动操作的巡检方式的缺陷。然后,文章对基于卷积神经网络的电力杆塔图像识别学习算法进行了深入分析,并讨论了该算法在提升无人机自主巡检中的杆塔识别成功率方面的应用前景。 关键词:卷积神经网络、电力杆塔图像识别、学习算法、无人机自主巡检 知识点: 1. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN):一种深度学习算法,广泛应用于图像识别、目标检测、图像分类等领域。 2. 电力杆塔图像识别:电力杆塔图像识别是指通过图像处理和模式识别技术来识别电力杆塔的图像,以提高电力杆塔的检测和管理效率。 3. 学习算法:学习算法是指机器学习领域中的一种算法,通过训练数据来学习和改进模型的性能。 4. 无人机自主巡检:无人机自主巡检是指无人机通过安装相机和传感器来拍摄电力杆塔的图像,然后通过图像识别和机器学习算法来实现自动巡检。 5. 目标检测:目标检测是指通过图像处理和机器学习算法来检测和识别图像中的目标对象。 6. 特征提取:特征提取是指从图像中提取特征,以便于图像识别和分类。 7. HOG 特征:HOG( Histogram of Oriented Gradients)是一种图像特征提取算法,广泛应用于目标检测和图像识别。 8. 卷积神经网络在目标检测中的应用:卷积神经网络可以应用于目标检测领域,以提高目标检测的精度和效率。 9. AlexNet:AlexNet 是一种基于卷积神经网络的图像识别模型,获得了非常重要的突破性成果。 10. 基于卷积神经网络的目标检测模型:基于卷积神经网络的目标检测模型是一种机器学习模型,通过卷积神经网络来检测和识别图像中的目标对象。
- tommy880a2022-11-27总算找到了自己想要的资源,对自己的启发很大,感谢分享~
- 粉丝: 130
- 资源: 23万+
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助