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为了实现在复杂环境下具有较高准确率的交通标志识别以及在小样本情况下也能良好工作的识别网络,提出一种基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别模型。此模型不需人工设计特征提取算法,且在小样本训练集上也能训练出具有较高准确率的分类模型。除此之外,利用迁移学习策略,避免重新初始化卷积神经网络,在节省大量样本与训练时间的同时能有效避免过拟合的发生。实验结果表明,提出的分类模型在小样本训练集上进行训练后得到的模型在实际测试中有较好的表现且对处于复杂背景下和严重畸变的交通标志具有可靠的识别能力和良好分类结果。 相似文献
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为设计一种可自动跟踪、避障的无人机视觉导航技术,将无人机同时搭载双目和单目摄像头:单目摄像头采集无人机相对于被跟踪物体的图像,并采用经Kalman预测器优化的连续自适应均值漂移算法对目标进行有效跟踪;双目摄像头实时采集无人机前进方向上的图像信息,并利用SGM算法计算深度图以分割出无人机前进方向上的障碍物信息。无人机在跟踪目标物体的同时,可自主避开行进方向上的障碍物。实验结果表明,该方法可以有效引导无人机持续、精确地对目标物体进行跟踪,并在跟踪过程中及时躲避前进方向上的障碍物。 相似文献
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