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為了有效提高無人機航拍圖像的識別準確率，本文提出了一種基于深度殘差網絡的深度卷積神經網絡模型。該模型在深度殘差網絡的基礎上使用了隨機化ReLU激勵函數，能夠使網絡擁有更加快速的收斂速度，同時針對深度殘差網絡層數較深，且部分參數在梯度下降的傳播過程中參與度不高的特點，利用隨機失活有效降低整個網絡訓練量，進而提高網絡的訓練速度。經過實驗驗證，本文提出的圖像識別算法相比幾種經典深度卷積神經網絡模型擁有更高的識別準確度。
航拍圖像是通過飛行器或衛星等設備對目標區域拍攝的圖像，在軍事目標偵察和民用方面具有重要作用。近年來隨著無人機的快速發展，依托無人機航拍圖像進行目標偵察或民用測繪作業相比衛星航拍圖具有經濟、高效、方便等多方面優勢。而在進行航拍圖像識別作業時，人工方式效率偏低，且需要進行一定的培訓才能進行識別工作，成本較高。傳統的算法識別通常采用特征提取加分類器選擇的方式，例如Gabor 特征、Gradient 特征結合貝葉斯分類器或支持向量機分類器的方式，雖然相對人工方式效率較高但識別率偏低，容易造成誤判、錯判。
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