基于多軸自注意力的無人機避障模型

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摘 要：針對無人機在飛行過程中容易因旋翼碰撞而墜毀的問題，提出利用改進的圖像識別模型實現(xiàn)自動預(yù)警。將瓶頸多軸自注意力模塊（BMSA）嵌入到圖像識別模型中進行改進，提升模型對細小物體的識別準確率。多軸自注意力層在低分辨率階段替換原本卷積層，使得模型能夠兼顧局部自注意力和全局自注意力。實驗結(jié)果表明：改進得到的多軸自注意力的殘差網(wǎng)絡(luò)（MS-ResNet）具有較高的障礙物識別準確率，能實現(xiàn)較好的預(yù)警效果。（剩余7560字）