【摘 要】
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为解决无人机在复杂环境下电力巡检的避障难题，研究基于并改进Inception- Resnet-V2网络，提出了一种无人机航向识别方法。引入深度可分离卷积，将卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两个过程，压缩了计算量。改进后的网络结构保证高精度的识别，同时节约了计算成本。改进后的网络模型在标准数据集上达到了92.5%的准确率。在实际电力巡检实验中，改进的网络模型针对于基杆塔的航向预测精度达到95.6%。
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为解决无人机在复杂环境下电力巡检的避障难题，研究基于并改进Inception- Resnet-V2网络，提出了一种无人机航向识别方法。引入深度可分离卷积，将卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两个过程，压缩了计算量。改进后的网络结构保证高精度的识别，同时节约了计算成本。改进后的网络模型在标准数据集上达到了92.5%的准确率。在实际电力巡检实验中，改进的网络模型针对于基杆塔的航向预测精度达到95.6%。实验结果表明，搭载改进后Inception-Resnet-V2网络模型的无人机可以在复杂环境下成功识别大
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