基于深度卷积神经网络的无人机识别方法研究
刘佳铭
海军装备部 北京 100071
摘要：针对现有无人机识别准确率不高、难以从视频图像中准确提取无人机图像、难以对无人机分类等问题,利用深度卷积神经网络自行学习图像特征的优势,提出了一种基于深度卷积神经网络的无人机识别方法.首先使用SSD算法对视频图像做无人机目标检测;然后通过训练一个基于VGG16的学习网络,得到一个高效识别模型;将检测到的无人机图片送入VGG16模型进行特征提取;最后完成多种无人机间的分类.在网络模型优化阶段采用了BP算法,提高了识别方法的鲁棒性.实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率和良好的工程应用前景.
关键词：深度卷积神经网络无人机分类无人机识别特征提取识别模型
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 18-22,47 )
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