航拍数据采集分析 女埠街道航拍图像识别技术
编辑整理：整理来源：爱奇艺，浏览量：64，时间：2022-06-28 12:21:02
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关于航拍数据采集分析内容导航：
- 1、航拍数据采集分析
- 2、航测数据采集
- 3、航拍图像识别算法研究
1、航拍数据采集分析
1.可视化+脚本除了可视化的配置外，有自带的脚本语言，对于通用性采集软件来说，能够百分百都能采集是很理想的。
2.自带免费数据库，同步存储数据
可以在采集的同时，进行数据挖掘和分析。挖掘结果和采集同步，存入数据库。软件自带免费数据库，可以免安装免配置使用。
3.企业级数据采集软件
面向企业级的软件，对于多任务管理、采集策略等是面向大规模数据采集而设计。
4.超快采集速度
采集速度在笔记本上可以达到400万条每天，服务器可以达到4000-8000万每天。
我们还有免费的使用版本，使用版本不限功能，采集数量每天上限1000条。 本回答被网友采纳
2、航测数据采集
1、矢量化：纸质地图扫描后，进行配准投影及数字化处理2、测量：导出全站仪等测量仪器采集的点数据，进行内业成图处理3、GPS采集：利用GPS接收机或RTK技术采集的数据，进行内业成图处理4、遥感影像解译：利用卫星影像，数据预处理，进行影像自动分类识别或人工解译提取信息5、航测或雷达数据：利用航拍的卫片或利用雷达数据，提取信息
3、航拍图像识别算法研究
神经网络实现图像识别的过程很复杂。但是大概过程很容易理解。我也是节选一篇图像识别技术的文章，大概说一下。
图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的。这种神经网络的优势在于，它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强相似度”这一原理。具体而言就是，在一张图像中的两个相邻像素，比图像中两个分开的像素更具有关联性。但是，在一个常规的神经网络中，每个像素都被连接到了单独的神经元。这样一来，计算负担自然加重了。卷积神经网络通过削减许多不必要的连接来解决图像识别技术中的这一问题。运用图像识别技术中的术语来说就是，卷积神经网络按照关联程度筛选不必要的连接，进而使图像识别过程在计算上更具有可操作性。卷积神经网络有意地限制了图像识别时候的连接，让一个神经元只接受来自之前图层的小分段的输入（假设是3×3或5×5像素），避免了过重的计算负担。因此，每一个神经元只需要负责处理图像的一小部分。大大加快了速度和准确率。
卷积神经网络在实施的过程中，实际上是分为两层，一个是卷积层，一个是汇聚层，简单理解就是
卷积层将图片分散成一个一个或者3*3/5*5的小像素块，然后把这些输出值排列在图组中，用数字表示照片中各个区域的内容，数轴分别代表高度、宽度和颜色。那么，我们就得到了每一个图块的三维数值表达。汇聚层是将这个三维（或是四维）图组的空间维度与采样函数结合起来，输出一个仅包含了图像中相对重要的部分的联合数组。这一联合数组不仅能使卷积神经网络计算负担最小化，还能有效避免过度拟合的问题。
以上大概就是使用卷积神经网络进行图像识别的过程。具体可以关注ATYUN人工智能平台的文章：揭秘图像识别技术，机器如何利用卷积神经网络“看见”这个世界
1. 神经元个数的设计：第二层就比第一层少一半的神经元，基本没有起到压缩维度的作用。这个问题中的图像比较简单，觉得压缩到20-50维左右比较合适；
2. 既然是一个分类问题，顶层的至少还得有一个分类器吧。。。通常用softmax就行了，比较简单，求解也容易。当然别的分类器，SVM，Random Forest都可以。
另外，建议图像问题最好神经网的层数多一些，这个问题至少有两个隐层效果会比较的好。 本回答被提问者和网友采纳