基于模糊数学模型的航拍图像智能识别方法
基于神经网络的航拍图像去模糊算法[发明专利]
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专利名称：基于神经网络的航拍图像去模糊算法
专利类型：发明专利
发明人：姜雄彪,叶倩,吕龙飞,余大兵,李庆武,马云鹏,周亚琴申请号：CN202010877545.6
申请日：20200827
公开号：CN112085674A
公开日：
20201215
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的航拍图像去模糊算法，首先利用图像的先验信息，采用基于稀疏与低秩先验的盲复原算法来估计出准确的模糊核，再通过基于卷积神经网络的非盲复原算法来复原出清晰的图像，能有效地恢复图像中的细节信息，同时控制图像的整体相似性和统一全局色差。
本发明能够有效复原出模糊图像中的边缘和细节信息，包括如车辆、车牌、车道线和图像背景中的显著性边缘和细节纹理，同时对伪影和振铃效应有较好的抑制效果。
申请人：河海大学
地址：210000 江苏省南京市江宁区佛城西路8号
国籍：CN
代理机构：南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
代理人：成立珍
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无人机航拍图像处理与识别算法优化
无人机航拍图像处理与识别算法优化随着时代的进步，人们对于照片的要求也越来越高，而无人机航拍摄影在这一方面扮演着越来越重要的角色。
无人机航拍摄影的发展带来了更加多样化的摄影形式，这些形式依靠的是无人机高空航拍的优势，不仅能够完成传统地面摄影达不到的拍摄效果，而且更加方便快捷。
纵观无人机航拍摄影的发展历程，图像处理和识别算法的优化一直是摆在人们面前的一个重要课题。
本文将探讨无人机航拍图像处理和识别算法的优化。
一、航拍图像识别算法的目前状况对于航拍摄影而言，图像识别算法被认为是最核心的一个部分。
无人机的高空拍摄使得照片中的识别难度增大，因此对航拍图像识别算法的要求也更加高了。
目前，航拍图像识别算法主要分为以下几类：1、传统视觉算法传统视觉算法运用计算机视觉算法将无人机拍摄的航拍照片进行分析识别。
但是，这种算法的应用受到了许多限制，例如光照条件、噪声、低分辨率等等，因此算法的可靠性、准确性并不高。
2、深度学习算法深度学习算法是近年来发展迅速的一种算法。
它能够通过大量的训练数据，使得算法学会区分出各种特征。
这种算法的识别准确率较高，但是算法计算量较大，也需要更多的人力和物力成本。
3、结合传统视觉算法与深度学习算法的算法这种算法将传统视觉算法和深度学习算法进行结合，利用两种算法的优势，使得算法的准确性和可靠性得到更好的提高。
二、优化航拍图像识别算法的方式优化航拍图像识别算法，首要设想是提高图像识别的准确率和可靠性。
实现航拍图像识别算法的优化可以从以下几种方式入手。
1、选择更加适合的算法不同的航拍图像识别算法各自有其优缺点，选择适合的算法对于提高准确率和可靠性至关重要。
例如，针对复杂光照条件下的识别问题，可以使用直方图均衡和Gamma校正等预处理方法，以提高分辨率、清晰度和对比度。
2、规范采集和标注数据规范采集和标注数据有利于提高算法的有效性和准确度。
采集时需要考虑拍摄视角和光线等因素。
标注数据时应该遵循标准，采用一致的标注方式，使算法学习的数据更加规范化、标准化，提高算法准确性。
基于深度学习的无人机航拍图像目标识别与跟踪
基于深度学习的无人机航拍图像目标识别与跟踪无人机航拍技术的发展已经取得了巨大的突破，而基于深度学习的无人机航拍图像目标识别与跟踪技术更是推动了无人机在航拍领域的广泛应用。
本文将详细探讨这一技术的原理、方法和应用，为读者提供全面的了解。
无人机航拍图像目标识别与跟踪的目标是通过无人机搭载的相机捕捉到的航拍图像中准确识别和跟踪目标物体。
这一技术的核心是深度学习，它能够自动学习图像的特征和模式，并在大规模数据集上进行训练。
在无人机航拍图像目标识别与跟踪中，卷积神经网络（CNN）是最常用的模型，因为它能够有效地提取图像的特征。
在无人机航拍图像目标识别与跟踪中，一般由以下几个步骤组成：首先，需要搜集大量的标记图像数据。
这些图像数据将用于深度学习模型的训练。
标记数据是指每个图像都有相应的标签，标明了图像中目标物体的位置和类别。
这些标记数据可以通过人工标注或者自动标注的方式来获取。
其次，需要设计和训练深度学习模型。
通常采用卷积神经网络（CNN）作为目标识别与跟踪模型。
在训练模型前，需要将标记数据集划分为训练集和验证集。
然后使用训练集对深度学习模型进行训练，通过迭代优化模型的参数使其逐渐收敛。
验证集用于检验模型的性能，通过调整模型的超参数来提高模型的准确率。
接下来，将训练好的深度学习模型应用于目标识别与跟踪的实际任务中。
无人机航拍图像是在不同环境、光照和角度条件下获取的，因此需要对图像进行预处理，以提高模型的鲁棒性。
预处理包括图像增强、去噪和尺寸标准化等操作。
然后，将预处理后的图像输入到训练好的模型中进行目标识别与跟踪。
最后，根据目标识别与跟踪的结果进行后续任务。
例如，可以根据目标识别结果生成地图或者进行地物分类。
在无人机航拍图像中，目标物体往往是建筑、道路、车辆等，这些信息对城市规划、交通监控和环境监测等方面具有重要意义。
除了航拍图像目标识别与跟踪，基于深度学习的无人机航拍技术还有其他应用。
例如，可以利用深度学习技术对航拍图像进行目标检测，如行人检测、车辆检测等。
基于人工智能的图像识别技术在测绘中的应用
基于人工智能的图像识别技术在测绘中的应用引言随着科技的不断进步，人工智能技术在各行各业的应用逐渐增多。
其中，基于人工智能的图像识别技术在测绘领域中具有广泛的应用前景。
本文将探讨这一技术在测绘中的应用，并讨论其优势和挑战。
一、背景测绘是指通过各种手段对地球物体进行观测、定位和描述的过程。
而图像识别技术，则是指通过计算机视觉系统对数字图像进行分析和识别的技术。
两者的结合，为测绘领域带来了新的发展机遇。
二、基于人工智能的图像识别技术在测绘中的应用1. 地物识别基于人工智能的图像识别技术可以对卫星遥感图像中的地物进行自动识别。
例如，通过训练模型，可以实现对建筑物、道路、河流等地理要素的自动检测和分类，从而提高地图数据的制作效率和准确性。
2. 地貌分析基于人工智能的图像识别技术可以对地貌进行自动分析。
通过对卫星图像进行处理和识别，可以实现对地表特征的提取和分类，例如山脉、湖泊、沙漠等。
这对于地震灾害预测、环境监测和城市规划等方面的工作具有重要意义。
3. 遥感图像处理基于人工智能的图像识别技术可以应用于遥感图像的处理和分析。
通过对遥感图像进行细节提取、目标检测和变化分析等工作，可以获取更多、更详细的地理信息。
这对于土地利用规划、资源调查和环境监测等工作具有重要的应用价值。
三、优势1. 自动化和高效性基于人工智能的图像识别技术可以实现对大量图像数据的自动处理和分析，大幅提高工作效率。
相比传统的人工分析方法，该技术能够减少时间和人力成本的投入。
2. 准确性基于人工智能的图像识别技术通过训练和优化模型，可以实现对图像中地物和地貌的准确识别。
同时，该技术能够不断学习和改进，提高准确率，从而提供更可靠的测绘数据。
3. 多领域融合基于人工智能的图像识别技术不仅可以应用于测绘领域，还可以与其他技术进行融合。
例如，与地理信息系统（GIS）相结合，可以实现更多维度的地图数据分析和可视化呈现，为决策提供更多依据。
四、挑战1. 数据质量和标注基于人工智能的图像识别技术对于训练数据的要求较高，需要大量质量良好的数据进行训练。
基于人工智能的图像去模糊技术研究
基于人工智能的图像去模糊技术研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，图像处理技术也得到了很大的提升和发展。
而其中一个重要的应用就是图像去模糊技术。
图像去模糊技术可以通过提取图像的特征信息来实现对模糊图像的恢复，从而提高图像的清晰度和质量。
本文将就基于人工智能的图像去模糊技术进行探讨。
一、人工智能驱动的图像去模糊技术人工智能技术在图像处理领域的应用非常广泛，其中就包括基于人工智能的图像去模糊技术。
传统的图像去模糊算法主要基于数学模型，通过对图像进行数学上的建模，来实现图像恢复的过程。
而基于人工智能的图像去模糊技术，则是通过深度学习的方式，来进行图像特征分析和提取。
通过对大量的模糊图像进行训练和学习，人工智能系统可以根据图像特征，预测出对应的清晰图像。
二、基于深度学习的图像去模糊技术基于深度学习的图像去模糊技术是目前应用最广泛且效果最好的图像处理技术之一。
深度学习技术可以通过神经网络模型，对大量的图像数据进行训练和学习，提取图像的高级特征信息，从而实现对图像的复杂处理。
在图像去模糊应用中，基于深度学习的技术可以通过使用卷积神经网络（CNN）模型，从大量的模糊图像和原始清晰图像对中进行学习，以提取出图像的不同特征和信息，从而得到对模糊图像更加准确的恢复效果。
三、基于机器视觉的图像去模糊技术基于机器视觉的图像去模糊技术是近年来快速发展的图像处理技术之一。
该技术主要是通过对图像进行深度分析和处理，从中提取出图像的特征信息，再根据这些信息，进行对图像的去模糊处理。
机器视觉技术可以对常见的模糊形式进行处理，如因摄像头晃动引起的运动模糊、因景深问题导致的缺失部分焦平面的模糊等。
四、基于GAN的图像去模糊技术GAN（Generative Adversarial Network，生成与判别网络）是一种非常流行的机器学习技术，它可以用来实现各种各样的生成任务，例如图像生成、图像风格迁移等。
近年来，越来越多的研究人员在应用GAN技术来进行图像去模糊的研究。
无人机航拍影像的图像识别与分类算法研究
无人机航拍影像的图像识别与分类算法研究随着科技的不断革新与发展，无人机航拍技术成为现代高科技产业中的一个重要方向，应用于许多领域，如测绘、农业、环境监测和城市规划等。
在无人机航拍这一领域，图像识别和分类技术的发展逐渐受到人们的关注。
本文将着重探讨无人机航拍影像的图像识别和分类算法的研究现状与发展趋势。
一、无人机航拍影像的特点无人机航拍影像具有高分辨率、全方位、多角度、高精度等特点，为图像识别和分类技术的研发提供了广阔的应用空间。
但是，与其他图像相比，无人机航拍影像具有一定的难度，因为它经常包含复杂的背景、遮挡、光照变化和噪声等。
因此，在进行无人机航拍影像的图像识别与分类算法的研究时，需要考虑多种复杂因素。
二、传统图像识别和分类算法的应用在无人机航拍影像的图像识别和分类算法的研究中，许多传统的图像识别和分类算法得到了广泛的应用。
例如，支持向量机（SVM）、最近邻算法（kNN）、朴素贝叶斯（NB）等机器学习算法都可以利用无人机航拍影像中的特征进行训练，并分类标记无人机航拍影像的内容。
另一方面，基于特征分析的方法，如主成分分析（PCA）、小波变换（WT）和离散余弦变换（DCT）等算法，也可以提取无人机航拍影像中的特征，并通过图像处理和分类技术将其分类。
这些特征包括颜色、纹理、形状等。
这些特征提取和分类算法的运用，为无人机航拍影像的图像识别和分类提供了一种新的思路，但是这些算法也存在一定的局限性，例如对于复杂的图像场景往往表现不佳。
三、深度学习算法的应用在传统算法的基础上，深度学习算法的应用也越来越受到人们的关注。
卷积神经网络（CNN）成为深度学习算法中最重要的一种，在无人机航拍影像的图像识别和分类算法中得到广泛的应用。
通过网络的深度学习，可以自动地从输入的无人机航拍影像中提取重要的特征，避免了传统算法中需要手动提取特征的复杂过程。
同时，也有许多研究致力于将传统算法与深度学习算法相结合，以利用它们各自的优点，如传统算法可以提取一些低级别的特征，深度学习算法则可以提取高级别的特征。
基于深度学习的智能航空影像识别技术研究
基于深度学习的智能航空影像识别技术研究随着航空技术的不断发展，越来越多的企业开始利用无人机和其他先进技术来获取高清晰度的航拍影像。
这些影像在许多领域中都拥有广泛的应用，比如农业、城市规划、物流管理、自然灾害预警等。
然而，如何从大量的影像数据中提取有用的信息仍然是一个挑战。
传统的图像处理技术显然不足以胜任这个任务，而基于深度学习的智能航空影像识别技术则提供了一种更加高效准确的方法。
深度学习是一种人工智能领域中的技术，它采用多层次的神经网络来自动学习特征，并通过反向传播算法不断优化模型。
深度学习的优势在于，它能够自动提取数据中的高级特征，从而大大提高了模型的准确度和表现力。
在航空影像识别领域中，深度学习已经被广泛应用，并已经取得了一些显著的成果。
首先，基于深度学习的智能航空影像识别技术能够实现对影像中的非常复杂的特征进行自动提取。
例如，传统的图像处理技术可能需要使用一系列的滤波器来识别物体的轮廓和纹理特征。
而深度学习模型则可以根据大量的标注数据自动学习这些特征，并在不断优化模型的过程中提高准确率。
这种方法不仅提高了识别的准确率，还使整个识别过程更加高效和自动化。
其次，基于深度学习的智能航空影像识别技术能够实现对大规模数据的快速分析和处理。
航空影像通常非常大，需要大量的计算资源来进行识别和处理。
传统的图像处理算法可能需要使用分布式计算技术，而基于深度学习的方法可以通过GPU等硬件加速技术来极大地提高处理的速度。
这种方法不仅可以降低计算成本，还能够提高模型的实时性和可扩展性。
最后，基于深度学习的智能航空影像识别技术能够实现对多种不同类型的影像数据进行自动分类和判别。
传统的图像处理算法通常需要手动调整参数来适应不同的数据类型和场景，而基于深度学习的方法则能够自动学习不同数据类型的特征，并在一定程度上适应不同的场景。
这种方法不仅提高了模型的泛化能力，还能够大大降低人力成本。
综合上述优点，基于深度学习的智能航空影像识别技术正成为航空影像处理和应用领域的主流技术之一。
基于模糊数学模型的舰船红外成像目标智能识别方法
基于模糊数学模型的舰船红外成像目标智能识别方法荆 天(商丘师范学院 数学与统计学院，河南 商丘 476000)摘要: 利用传统基于SVM和基于神经网络的方法对舰船红外成像目标进行智能识别，识别距离较短，导致识别范围受限。
针对上述问题，提出基于模糊数学模型的舰船红外成像目标智能识别方法。
该方法分为3步：1）对舰船红外图像进行预处理，包括图像滤波、图像增强、图像分割；2）利用基于几何特性方法提取处理后的图像特征；3）以图像特征作为模糊数学模型特征因子，构建模糊集合，并利用贴近度原则对被识别对象进行归属判决，完成目标识别。
结果表明：与基于SVM和基于神经网络的方法相比，利用本方法进行舰船红外成像目标智能识别，识别距离延长10 m和20 m，识别范围扩大。
关键词：模糊数学模型；红外成像；目标识别中图分类号：E87 文献标识码：A文章编号： 1672 – 7649(2019)2A – 0181 – 03 doi：10.3404/j.issn.1672 – 7649.2019.2A.061Intelligent recognition method of ship infrared imaging target basedon fuzzy mathematical modelJING Tian(School of Mathematics and Statistics, Shangqiu Normal University, Shangqiu 476000, China)Abstract: The traditional method based on SVM and neural network is used for intelligent recognition of ship infrared imaging target. The recognition distance is short and the recognition range is limited. Aiming at the above problems, an intel-ligent recognition method of infrared imaging target based on fuzzy mathematical model is proposed. The method consists of three steps: first, preprocessing infrared images of ships, including image filtering, image enhancement and image segmenta-tion; second, extracting image features based on geometric characteristics; third, using image features as feature factors of the fuzzy mathematical model to construct a fuzzy set, and using the principle of proximity. The recognition object is judged by attribution, and the target recognition is completed. The results show that, compared with the methods based on SVM and neural network, this method can be used for intelligent recognition of ship infrared imaging targets. The recognition distance is extended by 10 and 20m, and the recognition range is expanded.Key words: fuzzy mathematical model；infrared imaging；target recognition0 引 言近年来，船舶在数量、承载量以及航行速度上均有了很大的增长和提高，但与此同时，发生船舶碰撞事故的概率也在迅速增长，尤其是在大雾、大雨等恶劣天气下，碰撞事故更易发生，不仅造成严重的人员伤亡，巨大的经济损失，还产生了环境污染，因此如何防止船舶之间碰撞，提高船舶的通航能力成为现下亟待解决的问题。
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基于模糊数学模型的航拍图像智能识别方法
航拍图像通常具有复杂多变的特征，例如光照变化、角度变化、风吹草动等因素都会
影响图像质量和特征的提取。
传统的图像识别方法往往难以解决图像特征模糊、光照变化
等问题，因此需要引入模糊数学模型进行处理。
模糊数学模型具有较强的容错性和适应性，可以有效地处理图像中的噪声和模糊信息，从而提高航拍图像的智能识别能力。
1. 图像特征提取
基于模糊数学模型的航拍图像智能识别方法首先需要对图像进行特征提取。
特征提取
是图像智能识别的基础，关键是提取具有代表性的特征，同时要考虑到图像中可能存在的
噪声和模糊信息。
模糊数学模型可以对图像特征进行模糊化处理，从而提高特征的鲁棒性
和鉴别能力。
2. 模糊逻辑推理
基于模糊数学模型的航拍图像智能识别方法还需要进行模糊逻辑推理，即对提取的图
像特征进行推理和决策。
传统的逻辑推理方法往往只能处理确定性信息，难以处理模糊信息。
而模糊数学模型可以有效地处理模糊信息，实现对航拍图像的智能识别和分类。
目前，基于模糊数学模型的航拍图像智能识别方法已经取得了一些研究进展。
利用模
糊集成决策方法对航拍图像进行智能识别和分类，取得了较好的效果。
还有一些研究者将
模糊逻辑推理方法应用于航拍图像智能识别，取得了一定的成果。
基于模糊数学模型的航
拍图像智能识别方法仍然存在一些问题，例如对图像特征的提取和模糊逻辑推理方法的改
进等方面还需要进一步研究。
随着人工智能和模式识别技术的不断发展，基于模糊数学模型的航拍图像智能识别方
法将会迎来更加广阔的发展空间。
未来，研究者可以从图像特征提取、模糊逻辑推理、模
糊集成决策等方面进行深入研究，进一步提高航拍图像的智能识别能力。
还可以结合深度
学习和神经网络等技术，提高模糊数学模型的性能和泛化能力，从而实现对航拍图像更加
精准和高效的识别和分类。