基于迁移集成学习的无人机图像识别算法

作者：程千顷; 王红军^*; 丁希成; 陈璐

来源：电讯技术, 2023, 63(09): 1277-1284.

DOI：10.20079/j.issn.1001-893x.220415005

• 小型无人机
• 图像识别
• 迁移学习
• 集成学习
• 深度学习

针对当前小型无人机目标图像识别方法准确率较低的问题，提出了一种基于迁移集成学习的无人机图像识别算法。首先，基于AlexNet、VGGNet-19、Inception-V3以及ResNet-50四种结构具有差异的卷积神经网络对源数据集进行预训练，获取图像的深层次特征；然后，对目标数据集进行迁移学习，得到目标的分类特征，构建分类模型；之后，采用相对多数投票法和加权平均法的集成学习方法，对分类模型进行集成得到迁移集成模型。构建了一个包含小型无人机图像、飞鸟图像以及直升机图像的图像数据集UavNet,在对数据集进行数据增强的基础上开展了图像识别算法性能实验，结果表明，算法对多类目标的识别准确率为99.42%,无人机类目标识别的F1-score指标为99.12%,优于主流的卷积神经网络方法和传统的支持向量机方法，具有一定的理论意义和应用价值。

• 单位
  中国人民解放军国防科学技术大学