【摘 要】
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随着深度学习的广泛应用，目标检测算法愈发丰富，相比于传统视觉识别特征方法，深度学习算法具有更高的鲁棒性和精确度。当前无人机定位算法多采用激光雷达SLAM、传感器检测等方式构建三维信息，较容易受到外界环境变化干扰。本文提出了一种基于深度学习目标检测的视觉定位算法，在外界环境受到干扰时具有较强的环境适应性，并可通过赋予图片一定含义而具有可拓展性。
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划项目（202110225103）；
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随着深度学习的广泛应用，目标检测算法愈发丰富，相比于传统视觉识别特征方法，深度学习算法具有更高的鲁棒性和精确度。当前无人机定位算法多采用激光雷达SLAM、传感器检测等方式构建三维信息，较容易受到外界环境变化干扰。本文提出了一种基于深度学习目标检测的视觉定位算法，在外界环境受到干扰时具有较强的环境适应性，并可通过赋予图片一定含义而具有可拓展性。
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