一种基于Gabor深度学习的无人机目标检测算法

• 作者: 张锡联 段海滨
• 来源期刊: 空间控制技术与应用
• 学科: 军事
• 关键词: Gabor滤波器 无人机 深度学习 目标检测
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 38-45
• 页数: 8页
• 分类号: E926
• 字数: 5523字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1579.2019.04.005

摘要

随着智能控制技术的不断成熟,无人机给军事领域带来快速发展的同时也带来了威胁.因此针对空中飞行的无人机进行实时检测的任务需求,设计了一种基于Gabor深度学习的无人机目标检测算法.首先,搭建基于Gabor滤波器的深度神经网络,输入的图片经过该网络进行网格化划分,用以特征提取;然后,针对每个格子的特征利用回归算法计算其中物体的位置信息,并利用分类算法计算物体的类别信息,对以上得到的回归和分类结果进行筛选、融合得到最终的检测结果;最后,采集空中飞行的无人机真实数据构建数据集,在此基础上进行网络模型训练和算法验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段海滨	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	49	794	13.0	28.0
5	张锡联	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	1	3	1.0	1.0