声明
第1章绪论
1.2研究现状
1.3 论文主要工作及创新
1.4论文的组织结构
第2章相关理论研究
2.1.1 SIFT
2.1.2 SURF
2.2基于SIFT的特征点匹配技术
2.3机器学习聚类技术
2.2.1 K-MEANS
2.2.2 Affinity Propagation
第3章基于无人机的空拍的特定区域识别算法
3.1 算法流程框架
3.2基于排序的SIFT特征点提取
3.2.2图片局部特征点的特征向量构造
3.2.3 Learning to Rank
3.3基于特征点的局部差异区域定位
3.4基于强化学习的特征点匹配的聚类算法
3.4.1计箅参考点
3.4.2根据参考点选取特征点
3.5 基于RCNN的实时区域检测算法
3.5.1 算法流程框架
3.5.2训练图片集生成和标注
3.5.3RCNN与FAST RCNN
3.6 区域定位和通知
第4章实验和分析
4.2基于强化学习的特征点匹配的聚类算法的实验分析
4.2.2实验准备
4.2.4算法鲁棒性的实验
4.2.5无人机空拍图聚类识别实验
4.3RCNN实时无人机区域识别算法的实验及分析
4.3.2质量检测
4.3.3实验结果与分析
第5章总结与展望
5.2 展望
参考文献
附录
发表论文和参加科研情况说明
致谢
