基于卷积受限玻尔兹曼机的无人机图像目标检测方法

摘要

本发明提出了一种基于卷积受限玻尔兹曼机的无人机图像目标检测方法，首先，获取航拍图像中的图块，构建初始训练样本数据集；对初始训练样本数据集进行扩充处理，将初始训练样本数据集和扩充后的训练样本数据集进行合并得到总的训练样本数据集；构建卷积受限玻尔兹曼模型，采用两种不同尺寸的卷积核提取总的训练样本数据集的特征向量，根据特征向量计算可见层与隐藏层概率分布，解算受限玻尔兹曼机模型参数，完成卷积受限玻尔兹曼模型的训练；将航拍影像输入至训练后的卷积受限玻尔兹曼模型，得到目标检测分类结果。该方法提高无人机航拍图像目标检测方法的鲁棒性和准确性，提供高精度和高鲁棒性的目标检测结果。