基于深度卷积神经网络的蛇形机动航迹图像识别

• 作者: 梅卫 王刚 郑昌艳
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 蛇形机动 图像识别 深度卷积神经网络 CAFFE
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 66-70
• 页数: 5页
• 分类号: TP271
• 字数: 4177字
• 语种: 中文

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梅卫		31	124	6.0	8.0
2	王刚		15	82	5.0	8.0
3	郑昌艳		4	12	2.0	3.0