深度神经网络在森林步道视觉识别中的应用.pdf

《深度神经网络在森林步道视觉识别中的应用》这篇论文主要探讨了如何利用深度神经网络在复杂的森林环境中，实现无人机的自主导航。无人机自主导航在已知或结构化的环境中已经取得了显著成果，但在非结构化的森林环境中的技术仍然面临挑战。论文提出了一个名为“双列深度神经网络模型”（two-column deep neural networks, 2CDNN）的新方法，专门用于森林环境中的路径识别。 2CDNN模型采用了直方图均衡化与边缘提取的预处理技术来获取特征图，这有助于增强图像的对比度和突出边缘信息。然后，特征图与原始RGB图像分别输入到并列的两个深度残差网络中。深度残差网络（Deep Residual Networks, ResNet）因其能够有效解决深度网络训练时的梯度消失问题而被广泛应用，它能提取出森林场景中的颜色和纹理特征。网络的分类结果被用来确定无人机的飞行方向指令。 该模型在IDSIA森林数据集上进行了评估，获得了91.31%的高准确率，相比现有方法提升了4.41%。实验结果证明，2CDNN模型能显著提高无人机在森林环境中的路径感知性能，对于无人机自主导航领域具有良好的泛化性和实用性。 关键词包括深度残差网络、深度学习、无人机（UAV）和路径感知，这些是当前人工智能领域的热门话题。其中，深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经元工作原理构建多层神经网络，能自动学习并提取复杂特征。深度残差网络则是深度学习中的一种创新架构，解决了深度网络训练的问题，使得更深层次的网络结构成为可能。无人机自主导航则是在无人操作的情况下，利用各种传感器和算法使无人机能够自主决策和规划飞行路线。 这篇研究论文的发表在《计算机科学与探索》期刊上，由来自天津大学电气自动化与信息工程学院和天津航天中为数据系统科技有限公司的研究团队完成。文章的发表日期为2018年，网络出版日期为2018年10月19日，是中国国家自然科学基金和天津市科技支撑计划的支持项目。这项工作对森林环境中的无人机自主导航技术提供了新的思路和解决方案，对于未来的森林监测、环境保护以及应急救援等领域具有重要的理论和实践价值。