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針對低小慢無人機(jī)野外飛行場景復(fù)雜自主降落場景識別問題，提出了一種融合局部金字塔特征和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特征的野外場景識別算法。首先，將場景分為4x4和8x8塊的小場景，使用方向梯度直方圖（HOG）算法提取所有塊的場景特征，所有特征首尾連接得到具有空間金字塔特性的特征向量。其次，設(shè)計(jì)一個(gè)針對場景分類的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用調(diào)優(yōu)訓(xùn)練方法得到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并提取深度網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特征。最后，連接兩個(gè)特征得到最終場景特征，并使用支持向量機(jī)（ SVM）分類器進(jìn)行分類。所提算法在Sports一8、Scene-15、Indoor-67以及自建數(shù)據(jù)集上較傳統(tǒng)手工特征方法的識別準(zhǔn)確率提高了4個(gè)百分點(diǎn)以上。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法能有效提升降落場景識別準(zhǔn)確率。
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