卷积神经网络的无人机

### 卷积神经网络 (CNN) 在无人机中的应用

#### 应用概述
卷积神经网络(CNN)在无人机中有多种重要应用，这些应用主要集中在图像识别、目标检测以及路径规划等方面。由于无人机通常配备有摄像头或其他传感器设备来获取环境信息，因此可以利用CNN强大的特征提取能力来进行高效的数据分析和决策支持[^1]。

#### 图像识别与物体检测
通过安装于无人机上的相机捕捉到的画面，经过预处理后输入给训练好的CNN模型，能够实现实时的目标定位与跟踪功能。例如，在农业监测中，可以通过这种方式快速发现病虫害情况；而在城市搜救任务里，则可用于寻找失踪人员或评估灾害损失程度等[^3]。

#### 自主导航与避障
借助于深度学习框架下的端到端学习方法，让无人机构建起从感知周围世界直至做出行动反应的一整套闭环控制系统。具体来说就是采用多层卷积操作对视觉流数据进行编码解码转换，并结合其他类型的传感信息共同指导飞行器避开障碍物并沿最优轨迹前进[^2]。

#### 实现方式简介
为了使上述各项功能得以顺利实施，一般会遵循如下流程：

- **数据收集**：采集大量带有标签的真实场景图片作为样本集；

- **模型构建**：选用合适的架构搭建适合特定任务需求的CNN结构，比如VGGNet, ResNet 或者 MobileNet 等轻量化版本更适合资源受限条件下的部署；

- **在线推理**：将已训练完毕后的权重文件移植到嵌入式平台上运行推断程序，从而实现低延迟响应特性。

import torch
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image

# 加载预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

transform_pipeline = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
])

def predict(image_path):
    img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    input_tensor = transform_pipeline(img)
    batch_input = input_tensor.unsqueeze(0)

    model.eval()
    with torch.no_grad():
        output = model(batch_input)
        
    _, predicted_idx = torch.max(output, dim=1)
    return predicted_idx.item()

print(predict('./drone_captured_image.jpg'))