基于深度学习的无人机目标识别算法研究

基于深度学习的无人机目标识别算法研究

论文摘要

目前无人机已经广泛应用于各行各业,但传统无人机识别方法存在成本高、识别率低、适应性差等问题导致无人机进入禁飞区域的事件时有发生,严重影响我国空域安全。针对无人机识别过程中存在的不足,提出基于深度学习的无人机识别算法,通过对LeNet 5模型进行改进,以无人机图像样本集作为网络模型训练和测试对象,构建无人机特征识别模型。模拟实验中,当网络模型学习率为0.1时,在经过150次迭代后,深度学习模型目标识别率为96.95%,经典LeNet 5模型识别率为91.18%。实验结果表明,基于深度学习的识别算法能够有效提高对无人机的目标识别率。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 何志祥,胡俊伟

关键词: 深度学习,无人机,目标识别,模型

来源: 滨州学院学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 航空航天科学与工程,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 中国民用航空飞行学院广汉分院

基金: 中国民航飞行学院科研基金项目(Q2018 105)

分类号: TP183;TP391.41;V279

DOI: 10.13486/j.cnki.1673-2618.2019.02.003

页码: 17-23

总页数: 7

文件大小: 987K

下载量: 335

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