In recent years, computer vision, especially deep learning, has been widely used in various fields. Through the deep learning aerial image detection gradient clustering algorithm automatic recognition, it can solve the limitations of manual shooting by humans, can shoot from a high altitude to a panoramic view of a specific area, and provide a more comprehensive solution. The traditional forest resource management and management work is mainly carried out by forestry personnel to carry out a large number of investigations and investigations on the forest. This method not only consumes a lot of manpower and material resources, but also does not have real-time nature. It is difficult to deal with all kinds of forest management. Problems, causing unnecessary losses. In this regard, this paper proposes an aerial image change detection algorithm based on H-KFCM, and designs related experiments to verify and demonstrate the performance of the algorithm. In this paper, we conduct a parallel study based on deep learning on the gradient clustering algorithm of deep learning in aerial image processing. By using CUDA (Compute Unified Device Architecture) to perform large-scale parallel processing of aerial data. Can greatly shorten the time to obtain results, improve the efficiency of relevant personnel. Experiment analysis. It can be seen from the results that the deep learning parallelization program implemented in this paper has a faster calculation speed and uses less time in high-resolution images, and has a good acceleration ratio compared to the CPU.

近年来，计算机视觉，尤其是深度学习，已广泛应用于各个领域。通过深度学习的航拍图像检测梯度聚类算法自动识别，可以解决人为手动拍摄的局限性，可以从高空拍摄到特定区域的全景图，并提供更全面的解决方案。传统的森林资源管理和管理工作主要由林业人员进行，对森林进行大量调查和调查。这种方法不仅消耗大量的人力和物力，而且不具有实时性。应对各种森林管理都非常困难。问题，造成不必要的损失。在这方面，提出了一种基于H-KFCM的航拍图像变化检测算法，并设计了相关实验来验证和证明该算法的性能。在本文中，我们对航空图像处理中的深度学习的梯度聚类算法进行了基于深度学习的并行研究。通过使用CUDA（计算机统一设备架构）来执行空中数据的大规模并行处理。可以大大缩短取得成果的时间，提高相关人员的工作效率。实验分析。从结果可以看出，与CPU相比，本文实现的深度学习并行化程序具有更快的计算速度和更少的时间用于高分辨率图像。并设计了相关实验，以验证和演示该算法的性能。在本文中，我们对航空图像处理中的深度学习的梯度聚类算法进行了基于深度学习的并行研究。通过使用CUDA（计算机统一设备架构）来执行空中数据的大规模并行处理。可以大大缩短取得成果的时间，提高相关人员的工作效率。实验分析。从结果可以看出，与CPU相比，本文实现的深度学习并行化程序具有更快的计算速度和更少的时间用于高分辨率图像。并设计了相关实验，以验证和演示该算法的性能。在本文中，我们对航空图像处理中的深度学习的梯度聚类算法进行了基于深度学习的并行研究。通过使用CUDA（计算机统一设备架构）来执行空中数据的大规模并行处理。可以大大缩短取得成果的时间，提高相关人员的工作效率。实验分析。从结果可以看出，与CPU相比，本文实现的深度学习并行化程序具有更快的计算速度和更少的时间用于高分辨率图像。我们对航空图像处理中的深度学习的梯度聚类算法进行了基于深度学习的并行研究。通过使用CUDA（计算机统一设备架构）来执行空中数据的大规模并行处理。可以大大缩短取得成果的时间，提高相关人员的工作效率。实验分析。从结果可以看出，与CPU相比，本文实现的深度学习并行化程序具有更快的计算速度和更少的时间用于高分辨率图像。我们对航空图像处理中的深度学习的梯度聚类算法进行了基于深度学习的并行研究。通过使用CUDA（计算机统一设备架构）来执行空中数据的大规模并行处理。可以大大缩短取得成果的时间，提高相关人员的工作效率。实验分析。从结果可以看出，与CPU相比，本文实现的深度学习并行化程序具有更快的计算速度和更少的时间用于高分辨率图像。