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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。
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