应用深度卷积神经网络的机场及机场内飞机目标识别技术

• 作者: 张永科 李耀龙 罗镇宝
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度卷积神经网络 机场目标识别 简化YOLO网络
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 210-216
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 4133字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2018.03.029

摘要

针对传统机场及机场内飞机目标的识别方法特征难以设计选取、泛化能力差以及难以实现两种目标同时识别的不足,将深度学习的目标识别YOLO(You only look once)算法应用到机场及机场内飞机目标的识别领域,实现了两种目标的同时识别.在此基础上,为了提高识别速度,提出了一种简化的YOLO网络.实验结果表明:该网络能在精度损失很小的情况下大大缩短预测识别处理时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永科		4	100	4.0	4.0
2	罗镇宝		10	64	5.0	7.0
3	李耀龙		1	9	1.0	1.0