是否下雨？理解对自主无人机的视觉里程计性能影响和边缘端高效基于 DNN 的雨水分类
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。无人机在自主飞行过程中识别和适应环境变化的能力对于其安全可靠性至关重要。本研究描述了一个包含 335k 图像的数据集，用于研究七种不同降水情况下环境扰动对视觉测距系统性能的影响。通过训练适用于资源受限和延迟敏感系统的深度神经网络模型，实现对这些降水条件的高效且准确的分类。这些模型中轻量级的 MobileNetV3 small 模型，在 1.28 MB 的内存占用和 93 FPS...
本研究描述了一个包含335k图像的数据集，用于研究七种不同降水情况下环境扰动对视觉测距系统性能的影响。通过训练深度神经网络模型，实现对这些降水条件的高效准确分类。该模型可作为自主飞行控制器中的扰动估计组件的输入，并实现毫秒级的分类延迟。
