摘要
本发明涉及深度学习技术领域,尤其涉及一种基于ResNet残差网络的地形环境识别方法,该方法包括以下步骤:构建基于ResNet残差网络和CBAM注意力机制的地形环境识别网络;训练并优化所述地形环境识别网络;获取地形环境图像,并对所述地形环境图像进行预处理,得到输入图像;将所述输入图像输入所述地形环境识别网络进行地形环境识别,得到地形环境识别结果。本发明通过ResNet残差网络和CBAM注意力机制的结合,大大减少了网络训练时间,可实现更快速更精准的地形环境分类,对移动机器人的户外路径规划和导航提供了有力的帮助。