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為了對夜間航拍圖片中的車輛進行有效識別，提出基于二次遷移學習和 Retinex算法的圖像處理方法，僅利用小規(guī)模的數(shù)據(jù)集訓練網(wǎng)絡(luò)，采用基于 Faster r-CNN的深度學習算法即可實現(xiàn)車輛的快速檢測。首先在 Imagenet大規(guī)模數(shù)據(jù)集和中國科學院日間航拍中規(guī)模數(shù)據(jù)集之間應(yīng)用一次遷移學習;然后在日間中規(guī)模數(shù)據(jù)集與夜間航拍小規(guī)模數(shù)據(jù)集之間應(yīng)用二次遷移學習;最后利用 Retinex迭代算法對夜間圖片進行處理以增強其與日間圖片的相似性，使次遷移學習有效進行。實驗結(jié)果表明，在深度學習平臺上，該方法利用小規(guī)模航拍數(shù)據(jù)集訓練出有效的識別網(wǎng)絡(luò)檢測結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)的機器學習方法，在軍事偵察及交通管控等方面具有一定的應(yīng)用價值。
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