级联卷积网络在无人机视觉定位的应用
丁鹏程
于进勇
王超
柳向阳
1.海军航空大学 烟台 2640012.海军航空大学 烟台 2640013.海军航空大学 烟台 2640014.海军航空大学 烟台 264001
摘要：针对当前无人机视觉定位精度对特征提取要求高,易受环境光影影响等问题,结合无人机视觉定位的特点和目标检测网络的优势,论文创新性提出了级联卷积网络.通过修改Faster R-CNN网络结构,设计级联R-CNN、语义级联和级联激活函数,将级联卷积网络取代传统图像处理模块引入无人机视觉定位算法,提高了目标特别是小目标的检测精度,检测结果可以达到87.9%.在实地无人机试飞实验中,该网络的定位误差在0.3m以内,满足无人机视觉定位的要求.
关键词：深度学习目标检测视觉定位
分类号：TP751(遥感技术)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 34-39,87 )
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