購物車(0)
一種基于Gabor深度學習的無人機目標檢測算法
張錫聯; 段海濱 北京航空航天大學自動化科學與電氣工程學院; 北京100083; 鵬城實驗室; 深圳518000
關鍵詞：gabor濾波器 無人機 深度學習 目標檢測
摘要：隨著智能控制技術的不斷成熟,無人機給軍事領域帶來快速發展的同時也帶來了威脅.因此針對空中飛行的無人機進行實時檢測的任務需求,設計了一種基于Gabor深度學習的無人機目標檢測算法.首先,搭建基于Gabor濾波器的深度神經網絡,輸入的圖片經過該網絡進行網格化劃分,用以特征提取;然后,針對每個格子的特征利用回歸算法計算其中物體的位置信息,并利用分類算法計算物體的類別信息,對以上得到的回歸和分類結果進行篩選、融合得到最終的檢測結果;最后,采集空中飛行的無人機真實數據構建數據集,在此基礎上進行網絡模型訓練和算法驗證.
空間控制技術與應用雜志要求:
{1}文章正文請采用一級、二級、三級標題的格式，比如：一、（一）1（1），以此類推。
{2}本刊實行文責自負的原則，對擬用稿件，在尊重作者意見的情況下，有權對文章的語言文字、內容層次和編輯規范進行修改，不同意修改者請聲明。
{3}文章題目要求簡明、確切，一般不超過22個漢字。
{4}作者簡介在50字以內，如果作者是國際著名科學獎獲得者、兩院院士、國家級名師、長江學者以及中小學、幼兒園特級教師，請注明。
{5}基金項目注明資助來源。
注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
