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基于卷积神经网络的作战目标识别方法的研究
被引量:
7
1
作者
谭景信
洪岩
+1 位作者
孟德地
张军尧
《计算机仿真》
北大核心
2017年第11期12-15,113,共5页
在当前复杂多变的战场环境下,采用传统的目标识别手段存在成本高、识别率低、难以快速定位目标等问题,亟需一种成本低、识别率高的识别手段。为此提出一种战场目标识别方法,首先对连续拍摄且拍摄时有抖动的图像进行预处理以降低拍摄图...
在当前复杂多变的战场环境下,采用传统的目标识别手段存在成本高、识别率低、难以快速定位目标等问题,亟需一种成本低、识别率高的识别手段。为此提出一种战场目标识别方法,首先对连续拍摄且拍摄时有抖动的图像进行预处理以降低拍摄图像时抖动产生的影响,之后再基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)改进模型实现对战场目标的识别。实验结果表明,基于改进的CNN模型的方法可以取得较高的战场目标识别准确率。
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关键词
深度学习
图像抖动处理
卷积神经网络
目标识别
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的作战目标识别方法的研究
被引量:
7
1
作者
谭景信
洪岩
孟德地
张军尧
机构
中国电子科技集团公司第十五研究所
出处
《计算机仿真》
北大核心
2017年第11期12-15,113,共5页
文摘
在当前复杂多变的战场环境下,采用传统的目标识别手段存在成本高、识别率低、难以快速定位目标等问题,亟需一种成本低、识别率高的识别手段。为此提出一种战场目标识别方法,首先对连续拍摄且拍摄时有抖动的图像进行预处理以降低拍摄图像时抖动产生的影响,之后再基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)改进模型实现对战场目标的识别。实验结果表明,基于改进的CNN模型的方法可以取得较高的战场目标识别准确率。
关键词
深度学习
图像抖动处理
卷积神经网络
目标识别
Keywords
Depth learning
Image dithering processing
Convolutional neural network
Object recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的作战目标识别方法的研究
谭景信
洪岩
孟德地
张军尧
《计算机仿真》
北大核心
2017
7
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