基于深度學習的桿塔三維姿態(tài)實時估計
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>899 K
標簽： 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獲取到桿塔的原始遙觀影像數(shù)據(jù)，經(jīng)過機器學習訓練,，識別其余圖片數(shù)據(jù)中的桿塔,。其中存在獲取機器訓練所需的圖片數(shù)據(jù)來源緩慢、只能二維識別圖片中桿塔等問題,。提出了基于深度學習的桿塔三維姿態(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和智能精細化巡檢提供新的思路。
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