基于深度卷积神经网络的蛇形机动航迹图像识别 |
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引用本文: | 郑昌艳,梅卫,王刚.基于深度卷积神经网络的蛇形机动航迹图像识别[J].火力与指挥控制,2016(5):66-70. |
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作者姓名: | 郑昌艳 梅卫 王刚 |
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作者单位: | 军械工程学院,石家庄,050003 |
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基金项目: | 国防“十一五”预研基金(40405020204);国防“十二五”预研基金资助项目(40405070102) |
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摘 要: | 为提高防空武器系统对空袭目标的拦截防御能力,针对现有蛇形机动识别算法鲁棒性较差的问题,提出了将航迹坐标数据转化为图像,利用深度神经卷积神经网络进行航迹模式分类的方法。针对航迹数据直接转化为图像时存在机动幅度不明显或过大的问题,提出了有效解决方案。基于CAFFE平台进行了大量仿真实验,确定了适宜于航迹模式分类的深度卷积网络结构和网络参数。实验结果表明,该方法能有效提高蛇形机动航迹识别的鲁棒性。
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关 键 词: | 蛇形机动 图像识别 深度卷积神经网络 CAFFE |
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