[发明专利]一种层内共享参数CNN的无人机动态图像识别系统与方法在审
| 申请号： | 201811104859.1 | 申请日： | 2018-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN109508627A | 公开（公告）日： | 2019-03-22 |
| 发明（设计）人： | 吴传平;周特军;王思宁;聂玲;冷曼 | 申请（专利权）人： | 国网信息通信产业集团有限公司;国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心;北京国电通网络技术有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 王刚 |
| 地址： | 102211 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种层内共享参数CNN的无人机动态图像识别系统与方法，包括：无人机获取原始图像；用M*M的区域在原始图像上进行数据选择，形成二维数据；将二维数据输入到CNN中的卷积层及池化层，产生新的二维数据；将以上二维数据，采用并行的瓶颈连接结构在网络中传输，同时共享层内参数，丢弃最多50％参数，随后将所有瓶颈连接的输出求和，获得二维数据，重复进行至少2次数据传输，将二维数据传送到CNN中的全连接层，并将上述二维数据转化成一个一维向量数据；将一维向量数据输入到系统，获得识别的图像。本发明的目的在于提出一种并行CNN架构，共享同层参数，减少传输参数量，从而提高图像传输速度与识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 二维数据 动态图像 共享参数 识别系统 一维向量 原始图像 传输 种层 并行 瓶颈 连接结构 数据选择 图像传输 次数据 共享层 连接层 内参数 求和 准确率 池化 卷积 同层 维数 丢弃 架构 图像 输出 共享 重复 转化 网络 | ||
【主权项】：
1.一种层内共享参数CNN的无人机动态图像识别方法，其特征在于，包括：通过无人机获取原始图像，用一个M*M的一个区域在所述原始图像上进行数据选择，形成二维数据；通过CNN中的第一个卷积层，获取所述二维数据中的每个像素位置的值，形成第二批二维数据；通过CNN中的第一个池化层，用滑动窗的方式从所述第二批二维数据中逐个提取最大数值，形成第三批二维数据；使所述第三批二维数据，通过CNN中的至少两个并行的瓶颈连接结构，每个所述瓶颈连接结构，丢弃最多50％参数，并将剩余参数共享，将所有所述瓶颈连接结构的输出求和，获得第四批二维数据，重复本步所述至少两次，获得至少两个第四批二维数据；通过一个全连接层，将获得的至少两个所述第四批二维数据整合为一个一维向量数据；根据所述一维向量数据，输出识别结果。
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