基于卷积神经网络的空中目标粗分类研究

• 作者: 冯小雨 梅卫 胡大帅
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 空中目标分类 卷积神经网络 特征提取 防空作战
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 121-124
• 页数: 4页
• 分类号: TJ765|TP391
• 字数: 3156字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2019.08.023

摘要

空中目标的准确分类与识别是防空作战的关键环节.将卷积神经网络应用到空中目标粗分类任务.实验基于AlexNet卷积神经网络模型,并利用建立的小规模数据集进行微调训练,从而提取目标特征并进行分类识别.再和利用HOG特征的分类方法进行对比实验,发现前者具有较大准确率的提升.得出利用卷积神经网络提取的特征具有更强大的表示目标的能力,为进一步实现跟踪空中目标打下实践基础.