基于卷积神经网络的空中目标战术机动模式分类器设计

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基于卷积神经网络的目标检测模型集成研究

基于卷积神经网络的目标检测模型集成研究引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，它广泛应用于图像识别、自动驾驶、视频监控等领域。

随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测模型取得了显著的进展，但仍面临着一些挑战，如定位精度、速度和多尺度目标检测等问题。

为了进一步提高目标检测的性能，研究人员提出了一种集成多个目标检测模型的方法，通过综合不同模型的预测结果，达到更准确、更稳定的目标检测效果。

本文将深入探讨基于卷积神经网络的目标检测模型集成研究。

一、目标检测的基本原理目标检测是指在图像中检测出感兴趣的目标，并确定其准确位置。

基于卷积神经网络的目标检测模型通常由两个模块构成，即特征提取模块和目标分类与定位模块。

特征提取模块通过堆叠多个卷积层和池化层来提取图像的特征，将图像转化为高维特征表示。

目标分类与定位模块通过分类器和回归器来预测目标的类别和位置。

二、目标检测的常用模型1. R-CNN系列R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）是基于卷积神经网络的目标检测模型中最经典的一种方法。

它首先使用选择性搜索算法或其他候选框生成算法生成一系列候选框，然后对每个候选框进行特征提取和分类。

最后，使用回归器对候选框进行位置调整。

R-CNN系列模型的一大优点是能够准确地定位目标，但缺点是计算量大，速度慢。

2. SSDSSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种单阶段的目标检测模型。

与R-CNN系列模型不同，SSD直接在特征图上进行预测，无需生成候选框。

SSD模型使用多尺度的特征图对目标进行检测，从而能够检测出不同尺度的目标。

SSD模型具有较快的检测速度，但定位精度相对较低。

3. YOLO系列YOLO（You Only Look Once）是一种非常快速的目标检测模型。

YOLO系列模型将目标检测问题转化为回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。

深度神经网络识别航空飞机目标算法研究

深度神经网络识别航空飞机目标算法研究摘要：航空飞机目标的准确识别对于军事、民航以及无人机技术发展具有重要意义。

本文研究了深度神经网络在航空飞机目标识别中的应用，并对相关算法进行了分析和探讨。

实验结果表明，深度神经网络在航空飞机目标识别任务中具有较高的准确度和鲁棒性，能够满足实际应用的需求。

1. 引言航空飞机目标的识别在航空领域具有重要的实际应用价值。

随着军事技术和民用航空技术不断发展，航空飞机目标识别算法的研究成为了一个热点问题。

传统的机器学习方法往往需要手动提取特征，且精度较低，难以满足实际需求。

而深度神经网络具有自动学习特征的能力，能够更好地应对航空飞机目标识别的挑战。

2. 相关工作在航空飞机目标识别领域，近年来出现了一系列关于深度神经网络的研究。

例如，Xiao等人提出了一种基于卷积神经网络的航空飞机目标检测算法，该算法通过对输入图像进行多尺度的卷积和池化操作，能够提高目标检测的准确性和鲁棒性。

此外，Zhang等人通过引入残差网络结构，进一步提升了航空飞机目标的识别性能。

3. 算法设计本文采用了一种基于卷积神经网络的航空飞机目标识别算法。

该算法由多个卷积层、池化层和全连接层组成，能够自动学习输入图像的特征。

具体而言，我们首先对输入图像进行预处理，包括图像的缩放、灰度化和归一化。

然后，通过卷积操作提取图像的特征。

接着，利用池化操作对特征进行降维，以减少计算量。

最后，通过全连接层将特征映射到目标类别上，并采用softmax函数进行分类。

4. 实验设计为了评估所提算法的性能，在一个包含航空飞机目标的数据集上进行了实验。

该数据集包括不同角度、不同尺寸的航空飞机图像。

我们将数据集划分为训练集和测试集，其中70%用于训练，30%用于测试。

使用Python编程语言和TensorFlow框架实现了所提算法，并在一台配备了Nvidia Titan X显卡的计算机上进行了实验。

5. 实验结果与分析实验结果表明，所提算法在航空飞机目标识别任务中取得了较好的效果。

基于深度卷积神经网络的蛇形机动航迹图像识别

摘要：为提高防空武器系统对空袭目标的拦截防御能力,针对现有蛇形机动识别算法鲁棒性较差的问题，提出了将航迹坐标数据转化为图像，利用深度神经卷积神经网络进行航迹模式分类的方法。

针对航迹数据直接转化为图像时存在机动幅度不明显或过大的问题，提出了有效解决方案。

基于CAFFE 平台进行了大量仿真实验，确定了适宜于航迹模式分类的深度卷积网络结构和网络参数。

实验结果表明，该方法能有效提高蛇形机动航迹识别的鲁棒性。

关键词：蛇形机动，图像识别，深度卷积神经网络，CAFFE 中图分类号：TP271文献标识码：A基于深度卷积神经网络的蛇形机动航迹图像识别*郑昌艳，梅卫，王刚（军械工程学院，石家庄050003）Deep Convolutional Neural Networks for the Image Recognition of “S-Maneuver ”TargetZHENG Chang-yan ，MEI Wei ，WANG Gang（Ordnance Engineering College ，Shijiazhuang 050003，China ）Abstract ：To improve the interception ability of anti -aircraft weapons and solve the existingrobustness problem in the “S-maneuver ”target recognition algorithm ，the tracks coordinate data into images are transformed and then took advantage of deep convolutional neural networks to recognize it.The feasible method to solve the maneuver range inconformity problem is proposed which existed as the coordinate data transformed into images.The suitable deep convolutional architecture and network parameters have been identified after plenty of experiments based on CAFFE software platform.It isproved to be an efficient method to improve the robustness of target “S-maneuver ”recognition.Key words ：S-maneuver ，image recognition ，deep convolutional neural networks ，CAFFE文章编号：1002-0640（2016）05-0066-05Vol.41，No.5May ，2016火力与指挥控制Fire Control &Command Control 第41卷第5期2016年5月收稿日期：2015-04-16修回日期：2015-05-28基金项目：国防“十一五”预研基金（40405020204）；国防“十二五”预研基金资助项目（40405070102）作者简介：郑昌艳（1990-），女，江苏南京人，在读硕士研究生。

基于卷积神经网络的目标识别技术研究

基于卷积神经网络的目标识别技术研究随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉领域中的目标识别技术已经取得了重大突破。

其中，基于卷积神经网络的目标识别技术是目前最为先进的技术之一，其已经被广泛应用于图像识别、自动驾驶、安防等众多领域。

一、卷积神经网络卷积神经网络是一种人工神经网络，它能够自动从输入数据中提取特征，并进行模式识别。

卷积神经网络的核心是卷积层和池化层。

在卷积层中，网络通过卷积运算对输入图像进行特征提取。

该层以一些“卷积核”为基础，通过卷积操作从输入数据中提取特征，并将该层输出作为下一层的输入。

在池化层中，网络通过降采样对特征图进行处理。

该层可减小输出数据的尺寸，提高小区域的平移不变性，从而加快计算速度、降低过拟合风险。

二、基于卷积神经网络的目标识别技术基于卷积神经网络的目标识别技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，它能够在图像中自动识别出特定目标，并进行分类。

在目标识别技术中，需要先对输入图像进行处理，将其转化为网络可识别的形式。

一般情况下，可以将图像转换为一个张量，其中每个像素对应一个数值，而通道数则对应图像的颜色通道（RGB等）。

在卷积神经网络中，通过堆叠多个卷积层和池化层，可以有效提取图像中的特征，并从图像中识别出目标。

在网络的最后一层，通常采用全连接层，将特征图转换成一个固定大小的向量，以便进行分类或回归。

三、基于卷积神经网络的应用1. 图像识别基于卷积神经网络的图像识别技术已经被广泛应用于图像识别领域。

例如，在图片搜索、人像识别等方面，卷积神经网络已经展现出了高效的表现。

2. 自动驾驶随着自动驾驶技术的不断发展，在自动驾驶系统中使用基于卷积神经网络的目标识别技术，可以帮助车辆快速识别、判断道路上的障碍物等，并及时做出反应，确保车辆的安全行驶。

3. 安防领域在安防领域，传统的监控摄像头往往对场景中的物体进行单纯的监控。

然而，基于卷积神经网络的目标识别技术，可将监控设备变成具有智能判断能力的设备，从而提高安防水平。

基于卷积神经网络的飞机目标识别技术研究

基于卷积神经网络的飞机目标识别技术研究随着科技的不断发展，计算机视觉技术越来越成熟，越来越广泛地应用于各个领域。

在军事、航天等领域，对于飞机目标的自动识别技术需求日益增加，因此基于卷积神经网络的飞机目标识别技术也受到了广泛的关注和研究。

一、飞机目标识别技术的研究现状随着深度学习技术的不断发展，基于卷积神经网络的目标识别技术已经成为计算机视觉领域的热门研究方向之一。

在飞机目标识别技术的研究中，主要有两种方法：传统的手工特征提取与基于卷积神经网络的特征提取。

传统的手工特征提取方法使用人工设计的特征，然后通过分类器进行分类训练，但是这种方法需求高的人工干预和经验，效果往往不尽人意。

而基于卷积神经网络的特征提取方法则能够快速准确的提取目标的特征，有效提高了识别的精度和鲁棒性。

二、基于卷积神经网络的飞机目标识别技术原理基于卷积神经网络的飞机目标识别技术是用神经网络来自动地提取飞机目标的特征，再通过一个分类器来判断该图像中是否有飞机目标。

首先，我们需要构建一个卷积神经网络模型，然后对图像进行预处理，得到图像的特征向量，接下来将其输入到卷积神经网络模型中进行神经网络的计算，最终得到识别结果。

三、基于卷积神经网络的飞机目标识别技术在实际应用中的挑战在实际应用中，基于卷积神经网络的飞机目标识别技术还需要克服一些挑战。

首先，灰度和光照变化会影响图像的特征提取和分类，需要进行光照归一化和图像增强。

其次，背景复杂、噪声干扰等因素也会影响识别系统的性能，需要在算法的优化中加入对这些因素的考虑。

四、基于卷积神经网络的飞机目标识别技术未来的发展趋势基于卷积神经网络的飞机目标识别技术未来的发展趋势主要体现在以下几个方面：一是提高模型的精度和鲁棒性，不断优化网络结构，改进训练算法；二是深入挖掘神经网络的特性，尝试将模型转移到不同的领域，如医疗、检测等；三是探究网络模型的可explainability属性，使识别系统更加透明且可靠。

基于神经网络的航空器模型预测

基于神经网络的航空器模型预测随着科技的不断进步和发展，神经网络技术在各个领域得到广泛的应用。

在航空器领域，基于神经网络的模型预测技术已经逐渐被引入。

这种技术可以提高飞机的准确性和精度，提升飞机的性能和安全性。

一、神经网络在航空器预测中的应用1.1 常见的神经网络分类在神经网络领域，常见的神经网络分类有很多种，例如前馈神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等等。

这些不同类型的神经网络可以应用在不同的问题上，而在航空器领域，应用比较广泛的则是前馈神经网络和循环神经网络。

1.2 基于神经网络的航空器模型预测在航空器领域，基于神经网络的模型预测通常会使用神经网络来进行预测和分类。

这种方法可以通过分析已有的航空器数据集，来训练一个适合航空器模型的神经网络，然后利用这个神经网络来进行预测。

那么在实际应用中，如何建立一个适合的神经网络模型来进行预测呢？首先，需要收集一定数量的航空器数据，包括飞行数据、声学数据、温度、气压数据等信息。

然后，将这些数据进行标准化和处理，去除噪音和异常值。

接下来，可以将这些数据集合起来，用来训练神经网络模型。

在训练的过程中，可以通过调整神经网络的超参数，以优化模型的准确性和泛化能力。

完成模型训练之后，就可以通过输入新的数据集，使用这个神经网络模型来预测新的航空器数据。

当然，每个预测任务都需要根据具体情况和需求进行调整和优化。

二、基于神经网络的航空器模型预测的优势2.1 提高准确性和精度基于神经网络的航空器模型预测技术可以通过对海量数据的学习和分析，提高航空器数据的准确性和精度。

通过训练神经网络模型，可以识别出很多人类难以察觉的模式和规律，从而提高预测的准确性和精度。

2.2 提升飞机的性能和安全性基于神经网络的航空器模型预测技术可以提升飞机的性能和安全性。

通过预测航空器的运行情况，可以及时发现并处理问题，减少不必要的损失和风险。

这种技术还可以提供高精度的数据分析和预测结果，帮助飞行员更好地进行飞行计划和决策，提高飞机的整体性能和安全性。

基于卷积神经网络的作战目标识别方法的研究

Ｃ０ｎｖ０ｌｕｔｉＯｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ
ＴＡＮＪｉｎｇ－ｘｉｎ，ＨＯＮＧＹａｎ，ＭＥＮＧＤｅ－ｄｉ，ＺＨＡＮＧＪｕｎ — ｙａｏ
（Ｔｈｅ１５ｔｈＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｒｏｕｐＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８３，Ｃｈｉｎａ）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｉｎｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘａｎｄｃｈａｎｇｅａｂｌｅｂａｔｔｌｅｉｆｅｌｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｈａｖｅｓｏｍｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｓｕｃｈａｓｈｉｇｈｃｏｓｔ，ｌｏｗｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅａｎｄｄｉｉｃｆｕｌｔｔｏｌｏｃａｔｅｔａｒｇｅｔｑｕｉｃｋｌｙ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ａｌｏｗ— ｃｏｓｔａｎｄｈｉｇｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｎｅｅｄｅｄ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｔｈｅｂａｔｔｌｅｉｆｅｌｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅ

基于卷积自动编码器的飞机目标识别方法

Key words：convolutional auto-encoder，hashing，block-wise histograms，military airplane，extract feature
Citation format：SHI S S，SHI H H.An airplane target recognition method based on convolutional auto-encode［r J］.Fire Control & Command Control，2019，44（8）：23-28.
作者简介：史珊珊（1988- ），女，陕西兴平人，硕士，助教。研究方向：图像处理与目标识别。
·23·
（总第 44-1324）
火力与指挥控制
2019 年第 8 期
络在模式识别领域取得了非常好的效果，受到了学术界、工业界及军事界的广泛重视。
对飞机目标的准确识别，在精确打击、高空或地面侦查、战场态势的掌握、作战战术战法的制定等方面具有重要的意义，但飞机因姿态多样、数据背景复杂，且同类型飞机涂层多变、改进版本多，挂载武器的多少，以及数据采集中可能引入运动模糊和噪声等，导致飞机目标识别难度非常大。现有飞机识别算法按特征主要分为不变矩、边缘特征、对称性、小波特征、核方法［1］等；按识别原理主要分为神经网络、支持向量机、目标匹配等算法［ 2］。文献［3］采用优化组合矩特征对飞机目标进行识别，在多种不变矩中筛选出 7 维不变矩作为识别特征，使用 SVM 识别分类，该方法可以克服单一特征描述信息能力不强的缺陷。文献［4］采用显著图和对称性对飞机进行目标识别，首先提取遥感图像中的显著目标，然后判断目标是否有对称性，若有则为目标，否则为背景，该算法能较快地检测识别图像中的飞机目标。以上两个算法均在飞机目标识别中取得了不错的效果，特别在简单场景中俯视飞机时判断目标是否为飞机取得了很好的效果，而在实际应用中飞机的姿态多变、场景复杂，以上两种算法的识别效果比较差，因此，选择怎样的算法提取到鲁棒的特征并取得较高的识别率仍是比较困难的。

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（２２：５０— ５２，５６．
Ａｉｒｔａｒｇｅｔｓｍａｎｅｕｖｅｒｉｎｇｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ
基于卷积神经网络的空中目标战术机动模式分类器设计术
郑昌艳．梅卫
（军械工程学院，河北石家庄０５０００３）
摘要：针对现有空中目标机动模式识别算法鲁棒性和抗噪性差的问题．提出了利用卷积神经网络直接对航迹数据进行非人工特征提取。从而实现机动模式识别的算法针对目标机动段难以分
割的现实情况，提出了滑动时间窗口的模式识别方法，并给出了基于滑动时间窗口的机动模式识别流程对空中目标进行了航迹仿真．并进行了数据预处理。为卷积神经网络提供了合理训练样本通过
仿真实验确定了适合于机动模式识别的卷积神经网络的结构和参数．实验结果表明．构造好的卷积网
络对机动模式的识别率达９８．４％．并且在结合机动触发点后．对连续航迹的识别取得了良好效果。关键词：机动模式识别：卷积神经网络；滑动时间窗口；航迹仿真；数据预处理
ＺｈｅｎｇＣｈａｎｇｙａｎ，ＭｅｉＷｅｉ
（ＯｒｄｎａｎｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅｏｆＰＬＡ，Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５０００３，Ｃｈｉｎａ）
中图分类号：ＴＰ３９９文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ７７２０（２０１５）２２ — ００５０ — ０３
引用格式：郑昌艳，梅卫．基于卷积神经网络的空中目标战术机动模式分类器设计ｆＪ１．微型机与应用，２０１５，３４
ｏｆｔｈｅｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓａｎｄｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｔｏｎｏｉｓｙｄａｔａ．ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｗｅｒｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｎｏｎ — ｌａｂｏｒｆｅａｔｕｒｅｓｆｒｏｍｔｒａｃｅｄａｔａｄｉｒｅｃｔｌｙｆｏｒａｃｃｏｍｐｌｉｓｈｉｎｇｔｈｅｐｍｔｅｎｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｓｌｉｄｅｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗｍａｎｅｕｖｅｒｉｎｇｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｄｉｆｉｆｃｕｌｔｙｏｎｍａｎｅｕｖｅｉｒｎｇｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｎａｃｔｕａｌｓｉｔｕａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｎｆｌｏｗｐｒｏｃｅｓｓｄｉａｇｒａｍｗａｓｇｉｖｅｎ．Ｔｒａｃｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｗｅｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｎａｆｔｅｒｔｙｐｉｃａｌｍａｎｅｕｖｅｉｎｒｇｐａｔｔｅｎａｒｎｄｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎａｌｙｚｅｄｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｄｒｅａｓｏｎａｂｌｅｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｓｆｏｒｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｉｒｔａｒｇｅｔｓｍａｎｅｕｖｅｉｒｎｇｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ，ａｉｍｉｎｇａｔｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｓｙｓｔｅｍｐｒｏｐｅｒｔｙ
ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｓｕｉｔａｂｌｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｓｔｎｌｃｔｕｒｅａｎｄｐａｒａｍｅｔｅｒｓｗｅｒｅｉｄｅｎｔｉｉｅｆｄａｆｔｅｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔｓ．Ｔｈｅ