基于Hu矩与改进PNN的飞机姿态识别算法

• 作者: 成杰 李新德
• 来源期刊: 航空兵器
• 学科: 工学
• 关键词: 飞机 姿态 概率神经网络 Hu矩 分类
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 航空武器技术
• 页码范围: 55-61
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4314字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19297/j.cnki.41-1228/tj.2017.01.009

摘要

在军事领域, 为了快速准确识别出飞机飞行过程中的姿态, 提出一种基于Hu矩与改进的概率神经网络(IPNN)的新方法. 该方法对于无噪声灰度化图片, 先进行二值化处理, 再计算图像的Hu矩特征. 将飞机飞行的360°姿态按三视图分为三个类别, 即正视图、 侧视图、 俯视图. 四维Hu矩作为PNN输入, 三个视图代表的三个类别作为PNN输出, 构建PNN网络. 实验结果表明, 对于无噪声图片平均识别率可以达到91.2%以上;对于有噪声图片平均识别率可以达到87.0%以上, 可见训练后的网络具备良好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	成杰	东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室	17	74	4.0	8.0
2	李新德	东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室	35	350	12.0	16.0