以无人机图像自动识别技术写一个专利
时间: 2024-06-06 16:06:25 浏览: 15
【专利名称】:无人机图像自动识别技术
【专利摘要】:本发明提供了一种利用无人机拍摄的图像进行自动识别的技术。该技术通过对图像进行预处理,提取出关键特征,并利用机器学习算法进行分类识别,实现对图像中目标物体的快速准确识别。该技术具有识别准确率高、成本低廉、操作简便等优点,可广泛应用于农业、环保、灾害监测等领域。
【背景技术】:传统的图像识别技术需要人工标注大量数据,再利用深度学习等算法进行训练,识别准确率较高,但需要大量的时间和人力成本。而利用无人机进行图像采集和识别可以避免这些问题,大大提高了效率和准确率。
【实施技术】:本发明的实施技术包括以下步骤:
1. 采集图像:利用无人机对目标区域进行图像采集,并将图像传输到计算机端。
2. 图像预处理:对采集的图像进行预处理,包括去噪、图像增强、图像分割等步骤,以提高后续识别的准确率。
3. 特征提取:利用图像处理技术提取出图像中的特征,包括颜色、形状、纹理等方面的特征,并进行特征筛选,选择关键特征。
4. 分类识别:利用机器学习算法进行分类识别,将特征向量输入到分类器中,进行训练和预测,实现对图像中目标物体的识别。
5. 结果输出:将识别结果输出到显示器或其他设备上,包括目标物体的名称、位置、面积等信息。
【创新点】:本发明的创新点在于利用无人机进行图像采集和识别,避免了传统图像识别技术需要人工标注大量数据的问题,大大提高了效率和准确率。同时,本发明利用图像处理技术提取关键特征,并利用机器学习算法进行分类识别,实现对图像中目标物体的快速准确识别。
【权利要求】:
1. 一种无人机图像自动识别技术,包括采集图像、图像预处理、特征提取、分类识别和结果输出步骤,其特征在于利用无人机进行图像采集和识别,利用图像处理技术提取关键特征,并利用机器学习算法进行分类识别,实现对图像中目标物体的快速准确识别。
2. 根据权利要求1所述的无人机图像自动识别技术,其特征在于图像预处理包括去噪、图像增强、图像分割等步骤,以提高后续识别的准确率。
3. 根据权利要求1所述的无人机图像自动识别技术,其特征在于特征提取包括颜色、形状、纹理等方面的特征,并进行特征筛选,选择关键特征。
4. 根据权利要求1所述的无人机图像自动识别技术,其特征在于分类识别利用机器学习算法进行训练和预测,实现对图像中目标物体的识别。
5. 根据权利要求1所述的无人机图像自动识别技术,其特征在于结果输出包括目标物体的名称、位置、面积等信息。
【附图说明】:见附图。
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