基于SVM的无人直升机着舰标志识别方法研究

• 作者: 吴中红 吴鹏飞 石章松 闫鹏浩
• 来源期刊: 现代防御技术
• 学科: 军事
• 关键词: 无人直升机 着舰标志 支持向量机 核函数 标志识别
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 空天防御体系与武器
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: E926.396|V271.4+92|V674.7
• 字数: 2909字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2019.04.01

摘要

无人直升机在海战场有着非常广泛的用途,但自主着舰一直是其难题.针对基于视觉的无人直升机自主着舰问题,通过着舰标志检测得到较为理想的图像特征;然后采用基于支持向量机(support vector machine,SVM)的机器学习方法对着舰标志进行识别,实现整个着舰标志识别流程,准确率满足要求;并针对2种不同核函数对应的SVM训练算法进行了对比分析,指出了各自适用的条件,具有一定的现实意义和工程实践价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石章松	海军工程大学兵器工程学院	131	602	11.0	16.0
2	吴中红	海军工程大学兵器工程学院	19	37	4.0	5.0
3	闫鹏浩	海军工程大学兵器工程学院	4	0	0.0	0.0