基于深度学习的空中侦察取证目标分类

• 作者: 刘克 顾佼佼 陈健 孟春英
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 侦察取证 深度学习 梯度下降 软硬件协同设计
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 大数据与人工智能|Big Data and Artificial Intelligence
• 页码范围: 60-63,80
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.7690/bgzdh.2022.04.013

摘要

为提高空中侦察取证的自动化、智能化水平,提出基于深度学习与FPGA软硬件协同设计开展空中侦察取证自动目标分类.多渠道收集整理军机数据集,利用深层神经网络模型开展自动识别,验证自动目标分类可行性,并部署至FPGA开发评估板进行准确率、吞吐量等性能验证.实验结果证明:多种网络模型均可有效实现空中侦察取证目标的自动分类,并具备较高的吞吐量与准确率,时效性可满足战场实际需要.