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為了對夜間航拍圖片中的車輛進行有效識別，提出基于二次遷移學習和 Retinex算法的圖像處理方法，僅利用小規模的數據集訓練網絡，采用基于 Faster r-CNN的深度學習算法即可實現車輛的快速檢測。首先在 Imagenet大規模數據集和中國科學院日間航拍中規模數據集之間應用一次遷移學習;然后在日間中規模數據集與夜間航拍小規模數據集之間應用二次遷移學習;最后利用 Retinex迭代算法對夜間圖片進行處理以增強其與日間圖片的相似性，使次遷移學習有效進行。實驗結果表明，在深度學習平臺上，該方法利用小規模航拍數據集訓練出有效的識別網絡檢測結果優于傳統的機器學習方法，在軍事偵察及交通管控等方面具有一定的應用價值。
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