| 基于深度學習的桿塔三維姿態實時估計 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：899 K | |
| 標簽： Deep-Object-Pose 桿塔三維空間姿態識別 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獲取到桿塔的原始遙觀影像數據，經過機器學習訓練，識別其余圖片數據中的桿塔。其中存在獲取機器訓練所需的圖片數據來源緩慢、只能二維識別圖片中桿塔等問題。提出了基于深度學習的桿塔三維姿態實時估計的算法。首先，通過三維平臺合成影像數據；其次，通過Deep-Object-Pose訓練及其處理；然后測試真實的圖片數據或者實時視頻，達到智能識別桿塔的三維空間姿態信息。該算法為無人機自動尋找桿塔目標和智能精細化巡檢提供新的思路。 | |
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