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基于卷积神经网络的机场图像目标识别

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对机场等重要军事目标进行图像识别,有重要的理论价值和实用价值.不仅在军事领域起着十分重要的作用,而且也可以广泛应用于城市规划、遥感测绘等民用领域.目前基于线条或模板特征检测的识别方法,存在适应性弱、易受不同环境干扰等问题.本文研究了一种在Darknet框架上,基于卷积神经网络实现机场目标识别的方法,测试识别率达到93.2％，同经典的Alexnet网络相比，在保证精度的同时，得到的权值文件较小。当前工作是对卷积神经网络在目标识别问题上的一个的探索与试验，数据集规模和质量，网络迭代规模都比较有限，后续研究中，将扩充数据集规模，增加模型的识别类别，并利用该识别模型体量小的特点，扩展到对存储限制比较苛刻的FT-dsp等嵌入式平台上应用。这其中:加大数据集规模、提高数据质量，以及在多类别识别中，如何通过改变网络结构，降低运算规模、更有效地提取不同的特征将是要重点解决的问题。

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来源
《第二十一届计算机工程与工艺年会暨第七届微处理器技术论坛》|2017年|249-254|共6页
会议地点厦门
作者
林升; 扈啸; 陈跃跃;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
机场图像; 目标识别; 卷积神经网络; 特征提取;

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