基于多特征的BP神经网络LSS目标识别方法

摘要：

为更好地从可见光探测图像中对“低慢小”无人机目标进行识别和分类,对含有旋翼无人机、固定翼无人机和城市飞鸟这三类目标的图像进行灰度化、二值化等预处理,建立了目标圆形度、Hu不变矩、仿射不变矩特征提取模型以及多特征融合模型.在此基础上,提出了一种基于多特征的BP神经网络目标识别方法,构建包含输入层、隐含层、输出层的三层神经网络训练模型,并明确了该模型的训练过程.选取了三类目标图像,以其中每类各150张作为样本训练集,每类各50张作为样本测试集,通过计算损失函数来判定目标类别.结果 表明:上述方法的识别率达92.67％,可实现对城市空域环境的“低慢小”目标的识别.

关键词：低慢小目标、仿射不变矩、神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TP18;O235(自动化基础理论)

资助基金：国防科工局重大基础科研项目JCKY2016201A601

在线出版日期：2021-05-31（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：338-342