在无人机飞控体系中，环境识别是确保飞行安全与任务执行精度的关键环节，面对如假花等非典型、易混淆的物体时，传统算法常出现误判，为解决这一问题，我们提出以下专业问题：如何利用深度学习与图像处理技术，提升无人机在复杂环境下的假花识别能力？
回答： 针对假花等非自然物体的识别难题，我们采用了一种基于卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）的混合算法，通过CNN对无人机拍摄的图像进行特征提取，特别关注颜色、形状及纹理等非自然特征，随后，利用SVM对提取的特征进行分类，建立假花特征库，在飞行过程中，若检测到与特征库匹配度高的图像，即刻触发警报并调整飞行路径，有效避免碰撞，我们还引入了在线学习机制，不断更新特征库以适应新出现的假花类型，确保系统的持续有效性与适应性，这一方法不仅提高了无人机在复杂环境下的安全性能，也为未来智能机器人的环境识别提供了新思路。
添加新评论