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一种基于霍夫转换及卷积神经网络的机场外来物体识别方法研究

Study of Airport Foreign Object Debris Recognition Based on Hough Transform and Convolution Neural Network
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摘要 针对机场FOD智能探测的要求,提出一种基于霍夫转换和卷积神经网络的FOD识别方法。该方法在国内某大型4E机场FOD识别中得到验证,能有效自动识别FOD物体,识别精度达到90%以上。 To meet the demands of intelligent detection of airport FOD,a method of FOD recognition based on Hough transform and convolutional neural network is proposed.This method has been verified in a large 4E airport in China.It can automatically recognize FOD objects effectively,and the recognition accuracy is more than 90%.
作者 陈烈 CHEN Lie(Shanghai Jiankun Information Technology Co.,Ltd.,Shanghai 200032,China)
出处 《仪表技术》 2020年第6期13-15,45,共4页 Instrumentation Technology
关键词 FOD设备 图像智能识别 霍夫转换 卷积神经网络 FOD equipment image intelligent recognition Hough transform convolutional neural network(CNN)
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