基于迁移学习SAE的无人机目标识别算法研究

摘要：

无人机在复杂战场环境下,因敌我双方无人机外形、颜色等特征较为相似,如何准确地对敌方无人机识别是实现其自主导航及作战任务执行的关键.由于受敌方无人机飞行速度、形状、尺寸、姿态等的改变及气象环境因素的影响,无法准确地对其进行识别与分类.针对这一问题,提出基于迁移学习卷积稀疏自动编码器(Sparse Auto-Encoder,SAE)实现对航拍多帧图像中敌方目标对象的识别与分类.算法首先借助SAE对源领域数据集中大量无标记样本进行无监督学习,获取其局部特征;然后,采用池化层卷积神经网络(CNN)算法提取目标图像全局特征;最后,送入Softmax回归模型实现目标对象的识别与分类.实验结果表明:与传统非迁移学习的SAE算法及基于底层视觉特征学习的识别算法相比,该算法具有更高的准确性.

关键词：无人机自主导航、目标识别分类、稀疏自动编码器、卷积神经网络、迁移学习

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：瞬态冲击技术重点实验室基金61426060103162606007

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：214-220