-
题名基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别
被引量：8
- 1
-
-
作者
孙世宇
李喆
李建增
胡永江
-
机构
山东华宇工学院
陆军工程大学石家庄校区无人机工程系
-
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2020年第2期1-5,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(51307183)。
-
文摘
为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法。通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率。提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率。利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性。实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大。
-
关键词
卷积神经网络
样本预处理策略
模糊类型
无人机图像
-
Keywords
convolution neural network
sample preprocessing strategy
blur type
UAV image
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
