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基于目标特征分布增强卷积神经网络的红外目标检测算法
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作者 丁胜男 李威 +2 位作者 蔡立明 李蒙 胡常青 《导航与控制》 2024年第1期97-106,62,共11页
为了实现对水上红外弱小目标的探测,并减少由红外图像信噪比低、目标与背景的红外特征差异小等问题对检测结果的影响,通过结合红外图像的成分、纹理及目标形状特征,提出了基于目标特征分布增强卷积神经网络的红外目标检测(TFD_CNN)算法... 为了实现对水上红外弱小目标的探测,并减少由红外图像信噪比低、目标与背景的红外特征差异小等问题对检测结果的影响,通过结合红外图像的成分、纹理及目标形状特征,提出了基于目标特征分布增强卷积神经网络的红外目标检测(TFD_CNN)算法。该算法包含目标特征分布学习与深度神经网络,具备滤除红外图像中噪声的能力,并深度挖掘红外图像中目标的边缘、纹理及形状信息,提升了卷积神经网络的分类精度。通过与4种算法进行实验对比,TFD_CNN算法分类准确率为96%,高于其他算法。结果表明:TFD_CNN算法具备对红外图像中落水人员与船只的分类能力。 展开更多
关键词 红外弱小目标 目标特征分布学习 深度学习 目标分类
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