【摘 要】
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为了对无人机的飞行轨迹及地质灾害勘测进行研究，首先基于深度学习、无人机等相关理论，对无人机飞行高度、图像分辨率以及地质勘测所消耗时间三者之间的关系进行分析；其次将卷积神经网络模型应用于地质勘测图像精度研究中；最后引入Sigmoid算法对无人机的飞行轨迹进行分析。结果表明：无人机的飞行高度与图像分辨率成反比、与地质勘测所用时间成正比。在同一高度、不同控制点的情况下，卷积神经网络模型能够缩小数据的点位
【机 构】
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广西电网有限责任公司电力科学研究院
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为了对无人机的飞行轨迹及地质灾害勘测进行研究，首先基于深度学习、无人机等相关理论，对无人机飞行高度、图像分辨率以及地质勘测所消耗时间三者之间的关系进行分析；其次将卷积神经网络模型应用于地质勘测图像精度研究中；最后引入Sigmoid算法对无人机的飞行轨迹进行分析。结果表明：无人机的飞行高度与图像分辨率成反比、与地质勘测所用时间成正比。在同一高度、不同控制点的情况下，卷积神经网络模型能够缩小数据的点位误差以及高程误差，并且随着控制点的增多，精确度也会越来越高。将Sigmoid算法引入无人机的姿态控制以及速度控制中，能够将姿态控制的误差限制在-0.5～1之间，速度控制误差限制在-0.3～0.3之间，可见不管是卷积神经网络模型还是Sigmoid算法都对无人机的发展具有优化作用。因此，深度学习下飞行轨迹规划以及地质灾害勘测，对无人机的快速发展具有很大的参考意义。
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