| 基于深度學(xué)習(xí)的桿塔三維姿態(tài)實時估計 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：899 K | |
| 標(biāo)簽： Deep-Object-Pose 桿塔三維空間姿態(tài)識別 無人機 | |
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| 文檔介紹：針對目前無人機航拍影像桿塔識別算法中，普遍是無人機通過傾斜攝影技術(shù)獲取到桿塔的原始遙觀影像數(shù)據(jù)，經(jīng)過機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，識別其余圖片數(shù)據(jù)中的桿塔。其中存在獲取機器訓(xùn)練所需的圖片數(shù)據(jù)來源緩慢、只能二維識別圖片中桿塔等問題。提出了基于深度學(xué)習(xí)的桿塔三維姿態(tài)實時估計的算法。首先，通過三維平臺合成影像數(shù)據(jù)；其次，通過Deep-Object-Pose訓(xùn)練及其處理；然后測試真實的圖片數(shù)據(jù)或者實時視頻，達(dá)到智能識別桿塔的三維空間姿態(tài)信息。該算法為無人機自動尋找桿塔目標(biāo)和智能精細(xì)化巡檢提供新的思路。 | |
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