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基于AlexNet卷积神经网络的激光雷达飞机尾涡识别研究 被引量：16
1
作者 潘卫军 段英捷 +2 位作者 张强 吴郑源 刘皓晨 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期123-130,共8页
为解决飞机尾涡威胁后机飞行安全问题,保障空中交通安全,提高机场和空域容量,提出了一种基于AlexNet卷积神经网络模型的算法,实现飞机尾涡的准确识别。结合多普勒激光雷达探测原理和Hallck-Burnham尾涡速度经典模型,构建了AlexNet神经... 为解决飞机尾涡威胁后机飞行安全问题,保障空中交通安全,提高机场和空域容量,提出了一种基于AlexNet卷积神经网络模型的算法,实现飞机尾涡的准确识别。结合多普勒激光雷达探测原理和Hallck-Burnham尾涡速度经典模型,构建了AlexNet神经网络模型提取大气风场中的尾涡速度云图的图像特征,识别飞机尾涡。研究表明,该模型能够准确识别目标空域中的飞机尾涡,网络模型收敛后对尾涡识别的准确率高达91.30%,并具有低虚警率,能有效地实现对飞机尾涡的识别和预警,达到尾涡监测的目的。 展开更多
关键词 尾涡识别 AlexNet卷积神经网络 目标识别 多普勒激光雷达
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基于改进GoogLeNet的飞机尾流快速识别 被引量：4
2
作者 潘卫军 冷元飞 +1 位作者 吴天祎 王玄 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期38-44,共7页
为了识别繁忙近地空域中的飞机尾流,提高空中交通管制的智能化水平,结合激光雷达特性和尾流演化特点,通过改进GoogLeNet网络和组合残差结构,提出了一种针对尾流快速识别的卷积神经网络模型。在双流的进离场区域使用多普勒激光雷达对风... 为了识别繁忙近地空域中的飞机尾流,提高空中交通管制的智能化水平,结合激光雷达特性和尾流演化特点,通过改进GoogLeNet网络和组合残差结构,提出了一种针对尾流快速识别的卷积神经网络模型。在双流的进离场区域使用多普勒激光雷达对风场进行采样,得到目标区域的径向速度场;所采集的数据预处理后输入到模型分别进行训练、验证、测试。结果表明,相比于AlexNet、GoogLeNet模型,所提出卷积神经网络模型以0.45 M的低参数量在飞机尾流的识别准确度达到98.44%,在实验平台上的检测速度达到160 Fps/s。该模型可在复杂的环境下,快速准确地识别飞机尾涡。 展开更多
关键词 尾流识别 GoogLeNet卷积神经网络 目标识别 多普勒激光雷达 可视化
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基于SVM的激光雷达飞机尾涡识别方法 被引量：4
3
作者 王玄 潘卫军 +1 位作者 韩帅 吴郑源 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期150-155,共6页
为解决飞机尾涡对民航安全带来的影响,提出了一种基于支持向量机(SVM)的飞机尾涡识别方法。首先结合飞机尾涡模型和多普勒激光雷达特性,提取飞机尾涡的特征,融合环境因素,作为数据集,建立基于SVM的求解模型。其次结合机场实地雷达探测数... 为解决飞机尾涡对民航安全带来的影响,提出了一种基于支持向量机(SVM)的飞机尾涡识别方法。首先结合飞机尾涡模型和多普勒激光雷达特性,提取飞机尾涡的特征,融合环境因素,作为数据集,建立基于SVM的求解模型。其次结合机场实地雷达探测数据,通过网格搜索的方式确定模型函数的最佳参数C、γ,在此基础上,以准确率(ACC)和ROC曲线下的面积(AUC)为评估标准,并与KNN尾涡识别方法进行对比。结果显示,提出的SVM方法对尾涡识别获取的ACC和AUC为0.850和0.920,KNN方法识别的ACC和AUC为0.814和0.906,相较而言,加入环境参数后的SVM方法较KNN方法有明显提高。 展开更多
关键词 多普勒激光雷达 尾涡识别 支持向量机 尾涡特征 目标识别
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船舶尾流目标识别的随机梯度遗传算法研究 被引量：2
4
作者 张建生 康筱锋 +1 位作者 李玉清 刘长安 《西安工业大学学报》 CAS 2007年第1期78-82,共5页
船舶尾流形貌包含着船舶类型、船舶吨位、船舶航速等方面的信息,对尾流目标的识别是船舶识别的一种有用途径.论述了随机梯度遗传算法的原理、特点及运算步骤,将该算法应用于船舶尾流目标的识别问题,对三个航速下船舶尾流目标的分类及识... 船舶尾流形貌包含着船舶类型、船舶吨位、船舶航速等方面的信息,对尾流目标的识别是船舶识别的一种有用途径.论述了随机梯度遗传算法的原理、特点及运算步骤,将该算法应用于船舶尾流目标的识别问题,对三个航速下船舶尾流目标的分类及识别.随机梯度遗传算法进化代数从5增加到10以及从10增加到15时,三个航速下的目标识别率按照接近20%的比例增加.而当进化代数从15增加到20及以上时,目标识别率增加缓慢,即进化代数达到15时,算法基本收敛.识别结果表明随机梯度遗传算法可用于船舶尾流目标的识别.标准遗传算法逼近全局最优值比较慢,有时会陷入局部最优,在全局最优值附近出现波动现象,算法收敛性较差. 展开更多
关键词 船舶尾流 目标识别 随机梯度遗传算法 进化代数 标准遗传算法
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随机梯度遗传算法在船舶尾流目标识别中的应用 被引量：1
5
作者 张有正 《舰船科学技术》 北大核心 2017年第3X期25-27,共3页
通过识别船舶尾流可以有效地反映出船舶的自身参数,从而能帮助海军航空兵的侦察工作。随机梯度遗传算法是在传统的遗传算法的基础上,融合了局部搜索,这样更有利于种群的收敛性。本文将此算法应用于船舶尾流识别,通过最后的实验结果可以... 通过识别船舶尾流可以有效地反映出船舶的自身参数,从而能帮助海军航空兵的侦察工作。随机梯度遗传算法是在传统的遗传算法的基础上,融合了局部搜索,这样更有利于种群的收敛性。本文将此算法应用于船舶尾流识别,通过最后的实验结果可以看出,随着迭代次数的增大,不同航速下的船舶尾流目标识别率会增大,但是并不是匀速的增大。 展开更多
关键词 随机梯度遗传算法 局部搜索 尾流目标识别
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