数字媒体技术赋能无人机图像自动识别技术的应用优化研究

摘要：基于现有无人机图像自动识别技术，结合数字媒体技术处理图像、分析数据等方面优势，探讨优化无人机技术应用的可行路径。本文旨在阐明数字媒体技术赋能无人机图像自动识别技术的具体应用主要领域及意义，并提出优化策略，以期助力数字媒体技术赋能无人机图像自动识别技术创新，实现画面、数据等方面精度搜集，提高无人机数据处理效率和经济社会效益。

关键词：数字媒体技术；无人机；图像自动识别技术

无人机作为高效空中平台，已广泛应用于农业、安防等领域，其性能发挥与图像自动识别技术密切相关。时至今日，相关应用数据量增长，图像信息更趋复杂，但人工处理方式早已难以满足需求。而数字媒体技术，可以发挥图像处理、数据分析等方面的手段优势，助力无人机实现图像识别的快速精准，确保其于复杂环境中高效准确完成任务。因此，基于数字媒体技术，进行无人机图像自动识别技术应用优化研究，极具现实意义。

一、数字媒体技术赋能无人机图像自动识别技术的应用主要领域和意义

（一）在农业领域的应用，让农业生产精准又智能

数字媒体技术助力无人机图像自动识别技术的农业领域应用，让传统的农业生产方式发生了质的变化，正逐步走向智能化和精准化发展之路^[1]。新世纪以来，农业生产需求趋于多样化、复杂化，传统的生产巡查、监测等方法不再适用，而引入无人机图像自动识别技术，则大幅提高了农业生产效率，实现了对动植物生产的精准管理。具体来讲，数字媒体技术使无人机图像自动识别技术的图像处理能力增强，便于利用传感器等获取农田作物和动物活动图像，从空中监测农田和捕捉动植物生长状态，并分析病虫害、土壤、动物生长环境以及植被覆盖率等实时数据信息，同时根据不同特征分类整理分析，让农业生产管理更具科学的数据支持^[2]。另外，利用红外成像等手段，助力无人机基于图像信息，判断动植物生产状况，生成健康导报与分布地图，指导农作物精准施肥和喷洒农药，避免过量施肥等，防止污染环境和损害人身健康。

（二）在环境监测领域的应用，让环境监测高效又灵活

基于数字媒体技术，实现无人机图像自动识别技术在环境监测领域上的应用，对于提升环境保护及管理效率有显著作用^[3]。时下环境问题严重，而传统监测手段难以进行大面积、高频次、深精度监测，无人机作用的重要性不言而喻。而数字媒体技术，可以让无人机搭载多光谱传感器等，大范围实时采集环境数据，通过深度学习算法处理，自动识别分类环境问题，助力环境永续健康发展。比如，无人机引入热成像，识别水体污染、湿地变化等问题，便于传输信息，快速定位，及时应对，提高监测效率，扩大覆盖面积。利用传感器搭载无人机，还可以进行空气质量监测，实时了解污染源，明晰扩散情况，收集污染数据，预判扩散趋势，为相关部门提供相应依据。无人机图像识别技术配备水质监测仪器，也可以在水域上空完成连续监测，分析水体污染程度，掌握浮游生物分布情况，了解水面变化数据，让环境监测高效且灵活。

（三）在智慧城市领域的应用，让城市发展安全又温馨

以数字媒体技术赋能无人机图像自动识别技术，推动智慧城市建设，实现城市管理的智能化和高效化极有必要。在城市化进程中，智慧城市建设面临多方挑战，而利用无人机图像自动识别助力城市建设，基于其无与伦比的数据处理能力，效果更显著。比如，智慧城市交通管理中，将数字媒体技术和无人机图像自动识别技术相结合，搭载高清摄像头、红外传感器等，实时拍摄交通流量、车速等，自动识别闯红灯、人车逆行等违章行为，分析、预测交通出行高峰及事故发生情况，便于交管部门精确调度、安排和管理交通事宜。城市安防领域引入无人机图像识别技术，结合数字媒体技术，便于实现城市监控，监测异常行为，开展城市空中巡逻，识别大型集会情况等，并跟踪潜在火灾等隐患，通过监控图像视频实时传输，快速上传异常情况，即时反应，可大幅提升城市安防能力和幸福指数。

（四）在智能物流系统的应用，让物流管理高效又经济

数字媒体技术赋能无人机图像自动识别技术，应用于智能物流系统，可以促进物流行业快速走向自动化与精准化。电商行业的蓬勃发展，消费需求趋于多元，传统物流配送模式面临多重挑战。而无人机结合数字媒体技术，充分优化图像自动识别技术，对于提升物流运营效率，降低运行成本，确保安全生产等具有积极作用。具体而言，数字媒体技术可以助力无人机实现物流配送中的货物运输、仓储管理等工作，基于图像识别系统精准识别货物外部标签等，辅以自动分类、整理包裹和无人机投递配送。利用无人机搭建智能仓库，通过图像自动识别技术，完成库内货物实时监管，快速扫描、定位货物位置，传输数量和实时状态等，以优化库存管理和助力紧急救援，提升仓储管理效率和物流安全水平。

二、数字媒体技术赋能无人机图像自动识别技术的应用优化策略

（一）提升数据采集质量，确保输入识别更优

提升数据采集质量，以选用高分辨率及动态范围的摄像设备为首要步骤，据此方能充分捕捉细节，提供多维图像数据，为识别系统准确识别目标物体提供保障。结合视觉、红外等多种传感器和图像模式融合数据，可丰富和提升数据，并确保其可靠。要避免于强光、阴影等环境下采集图像，以确保数据采集质量。无人机飞行路径选择，应确保不受突发天气等干扰，便于稳定采集图像。利用图像降噪，增强色彩对比，进行色彩校正等，提高图像清晰度，强化细节层次，让后续自动识别算法的输入数据更清晰。

（二）优化图像识别算法，打破有限资源桎梏

为打破计算资源瓶颈，进行计算任务的边缘设备转移，或完成分布式计算处理。无人机本身具备简单的图像特征提取功能，复杂图像识别任务通过5G等进行信息传输处理，协同计算便于充分发挥无人机灵活性，大力启用边缘设备计算能力，同时规避计算资源集中引发的问题。采用轻量化神经网络架构，提高无人机计算能力，确保识别效率的同时，减少模型计算量，提升图像识别算法运行质量，以打破资源限制。

（三）强化实时处理能力，有效减少传输延迟

深度学习模型等图像识别算法离不开计算资源，基于模型压缩和量化技术，可缩减模型体积，进一步满足计算要求。比如，利用剪枝、知识蒸馏，减少网络冗余链接和低效参数，提高执行效率。可利用低地轨道卫星通信等低延迟通信协议，减少延迟，实现无人机大规模图像数据的大容量实时传输。采用适应性网络协议，减少网络波动延迟，协议还可根据网络状况实时进行动态调整，优化数据传输方式，降低延迟，确保数据传输稳定。另外，无人机完成图像数据采集后，迅速识别反馈分析结果，发现识别目标不明确后重新获取图像，或基于多传感器数据补充识别。

（四）注重安全隐私保护，实施端端加密处理

无人机与地面控制中心传输数据，采用传输层安全协议等，进行数据加密处理，防止数据传输中被截获篡改。实现端端加密，确保无人机与接收端数据传输通道安全畅通。基于对称或非对称加密完成图像数据传输处理，确保第三方获取到传输中数据后未经授权无法解密读取。为确保端端加密安全，严格管理和保护密钥，采用密钥交换协议和数字证书技术，实现端端安全通信，验证双方身份，确保加入的通信网络设备合法。为防止图像泄露个人隐私信息，进行图像数据去标识化等处理，在图像数据上传前，利用识别技术自动识别并模糊人脸等隐私。

三、结语

总之，无人机技术广泛应用于农业等领域，借助图像识别行以监测、评估和处置等，便于及时获取精确数据。但随着技术不断进步，无人机图像自动识别技术的更迭迫在眉睫。因此，提升数据采集质量，确保输入识别更优，优化图像识别算法，打破有限资源桎梏，强化实时处理能力，有效减少传输延迟，注重安全隐私保护，实施端端加密处理极有必要。

文章来源：《产品可靠性报告》 https://www.zzqklm.com/w/kj/32519.html