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基于深度學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)目標(biāo)識(shí)別算法研究
關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí) 無(wú)人機(jī) 目標(biāo)識(shí)別
摘要：目前無(wú)人機(jī)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各行各業(yè),但傳統(tǒng)無(wú)人機(jī)識(shí)別方法存在成本高、識(shí)別率低、適應(yīng)性差等問(wèn)題導(dǎo)致無(wú)人機(jī)進(jìn)入禁飛區(qū)域的事件時(shí)有發(fā)生,嚴(yán)重影響我國(guó)空域安全。針對(duì)無(wú)人機(jī)識(shí)別過(guò)程中存在的不足,提出基于深度學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)識(shí)別算法,通過(guò)對(duì)LeNet-5模型進(jìn)行改進(jìn),以無(wú)人機(jī)圖像樣本集作為網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練和測(cè)試對(duì)象,構(gòu)建無(wú)人機(jī)特征識(shí)別模型。模擬實(shí)驗(yàn)中,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)率為0.1時(shí),在經(jīng)過(guò)150次迭代后,深度學(xué)習(xí)模型目標(biāo)識(shí)別率為96.95%,經(jīng)典LeNet-5模型識(shí)別率為91.18%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別算法能夠有效提高對(duì)無(wú)人機(jī)的目標(biāo)識(shí)別率。
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