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深度学习辅助的基坑施工无人机多传感器融合技术

前言

在基坑施工的无人机图像识别中，常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等。CNN因其在图像处理中的优越性能，被广泛应用于目标检测和分类任务。该模型通过多个卷积层和池化层的堆叠，对输入图像进行特征提取，最终输出分类结果或目标定位信息。GAN可以用于生成合成图像，帮助丰富训练数据集，从而提高模型在实际应用中的鲁棒性。

在无人机巡检过程中，如何有效保护获取数据的隐私与安全，是技术推广需考虑的重要问题。合理的数据存储和传输加密措施，需要在技术设计阶段予以重视，以防止数据泄露