基于DCT‑CNN模型的无人机着陆地貌图像分类方法

摘要

本发明公开了基于DCT‑CNN模型的无人机着陆地貌图像分类方法，包括以下步骤：获取无人机着陆地貌图像的训练图像集和测试图像集；对无人机着陆地貌图像DCT变换，并进行DCT系数的筛选；针对无人机着陆地貌图像场景复杂、信息丰富的特点构建DCT‑CNN网络模型；将训练集的DCT系数输入到改进的DCT‑CNN模型中训练，并对网络进行参数更新，直到损失函数收敛于一个较小的值，训练结束；将训练图像特征集作为训练样本对SVM分类器进行训练；输入测试集，利用训练好的模型对测试图像进行逐层学习，最后将得到的特征向量输入到训练好的SVM分类器中进行分类，得到分类结果。本发明降低了数据冗余，使得训练时间大幅度减少，有效的提高了无人机着陆地貌图像的分类准确率。