[发明专利]一种基于卷积神经网络的无人机巡检视频关键目标识别的方法有效
| 申请号： | 201911255889.7 | 申请日： | 2019-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN111046785B | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 郭立强;黄志军;罗杰武;姚达平 | 申请（专利权）人： | 长讯通信服务有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V20/40;G06V20/52;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/94;G06F9/54 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510000 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的无人机巡检视频关键目标识别的方法，具体步骤如下：S1：收集无人机日常巡检视频；S2：从图像文件中标注关键目标，S3：构建卷积神经网络C1，S4：使用无人机进行沿途光缆、基站进行巡检，获得巡检视频。本网络C1在分类精度上与之保持相同的水平，但是在计算速度上要优于上述任何一种网络。而且所需卷积神经网络层数也减少了，降低了对机器的性能和缓存要求，有助于在无人机嵌入式控制器进行推理运算，实现了在低功耗设备上进行实时视频目标检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 无人机 巡检 视频 关键 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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