基于卷积神经网络的无人机循迹方法.pdf

基于卷积神经网络的无人机循迹方法 本文主要介绍了一种基于卷积神经网络的无人机循迹方法。该方法通过改进卷积神经网络模型，减少其复杂度，使其可以运行在机载设备上。同时，文章还介绍了用于模型训练的图像数据采集方法，即使用无人机上的摄像头采集前方图像，然后训练好的卷积神经网络对图像进行识别，并产生控制指令。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别、物体检测和图像分类等领域。在本文中，作者使用了LeNet-5模型，并对其进行了改进，以减少其复杂度。 无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）技术近年来得到了快速发展，已经在各个领域得到广泛应用。然而，如何提高智能无人机的自主循迹能力仍然是一个亟待解决的问题。本文提出的方法可以有效地使无人机在楼道里自主循迹飞行。 图像数据采集是机器学习模型训练的重要一步。本文作者使用了无人机上的摄像头采集前方图像，然后对图像进行处理和标注，用于模型训练。这种方法可以实时采集图像，并且可以避免人工标注图像的劳动Intensity。 实验结果表明，本文提出的方法可以有效地使无人机在楼道里自主循迹飞行。该方法可以广泛应用于各个领域，如搜索救援、地理信息收集、灾难监测等。 深度学习（Deep Learning）是一种机器学习算法，广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。在本文中，作者使用了卷积神经网络对图像进行识别，并产生控制指令。 机器学习（Machine Learning）是一种人工智能技术，广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。在本文中，作者使用了机器学习算法对图像进行处理和标注。 数据建模（Data Modeling）是一种数据分析技术，广泛应用于数据挖掘和数据分析等领域。在本文中，作者使用了数据建模对图像数据进行处理和标注。 专业指导（Professional Guidance）是指专门指导和监督机器学习模型的训练和应用。在本文中，作者使用了专业指导对模型的训练和应用。 本文提出的基于卷积神经网络的无人机循迹方法可以有效地使无人机在楼道里自主循迹飞行，具有广泛的应用前景。