基于深度学习的无人机图像处理技术

摘要

无人机(UAVs)视角下的图像与传统图像存在较大差异，传统图像处理技术在无人机领域应用中存在一定的局限性。因此，如何将深度学习算法更好地应用到无人机图像处理中成为近年来的热门课题。本文从不同应用场景出发，系统分析了基于深度学习的无人机图像处理技术的研究进展。针对目标检测任务，对比YOLO和单次检测多框探测器(SSD)算法的特性：YOLO适用于实时轻量化场景，SSD则在多尺度检测中更具优势；在图像分割领域，DeepLabV3+适合大范围语义分割，掩码区域卷积神经网络(Mask R-CNN)则在实例分割中表现优异。研究指出当前技术仍面临可用数据集匮乏、算力要求仍然较大、无法直接应用到无人机平台、数据信息来源单一等挑战，未来需通过轻量化模型和多模态数据融合推动智慧农业等场景应用。

关键词

无人机图像 / 目标检测 / 图像分割