目标关键部位智能识别学习训练方法平台

以人工智能为基础,提出了基于卷积神经网络的目标智能识别方法,建立了目标关键部位识别的学习和训练方法,并由构建的目标关键部位智能训练的平台系统,分析了训练系统在未来智能弹药技术中的应用,为智能弹药技术的发展奠定基础。

一、目标关键部位识别方法

（一）ATR方法分类

1.基于特征匹配的方法

2.基于模板匹配的方法

3.基于模式匹配的方法

（二）基于深度学习与模型匹配的目标自动识别方法

二、目标关键部位识别方法学习训练原理与系统

（一）识别方法的学习训练原理

（二）算法训练学习平台系统总体方案

1.目标图像信息采集系统

（1）弹目视角成像的要求

（2）不同视角不同尺度成像要求

（3）可控灵活低成本的要求

2.目标关键部位识别算法训练系统

三、应用与展望

（一）智能弹药算法训练

（二）图像识别训练

（三）控制方法与集群控制方法训练

（四）制导方案训练

类型: 期刊论文

作者: 吕磊,李文彬

关键词: 智能化,目标关键部位识别,算法训练平台,目标自动识别

来源: 国防科技 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 武器工业与军事技术,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 南京理工大学智能弹药技术国防重点学科实验室

分类号: TP391.41;TP18;TJ41

DOI: 10.13943/j.issn1671-4547.2019.05.04

页码: 23-31

总页数: 9

文件大小: 1778K

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