基于TMS320F2812的目标检测方法研究

摘要：

目标分类识别的关键在于对目标分类特征的提取和高品质的目标检测方法的应用.传统的利用单一传感器进行目标信息的采集并对目标进行检测的方法,目标分类能力不强,不能处理现实环境存在的各种情况.本文通过分析声传感器和目标特征提取方法,介绍并比较了各信息融合方法的优缺点,采用神经元网络方法运用于多传感器地面目标检测系统,并最终运用K-NN聚类算法对声信号进行分类,从而较好的实现了对地面目标的检测和分类.

关键词：目标检测、声阵列、BP神经网络、K-NN聚类

分类号：TH744(仪器、仪表)

资助基金：国家自然科学基金50375050;山西省太原市2008年大学生创新创业专项3870

在线出版日期：2009-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-4,11