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基于深度学习的红外舰船目标识别

杨涛, 戴军, 吴钟建, 金代中, 周国家

杨涛, 戴军, 吴钟建, 金代中, 周国家. 基于深度学习的红外舰船目标识别[J]. 红外技术, 2020, 42(5): 426-433.
引用本文: 杨涛, 戴军, 吴钟建, 金代中, 周国家. 基于深度学习的红外舰船目标识别[J]. 红外技术, 2020, 42(5): 426-433.
shu
YANG Tao, DAI Jun, WU Zhongjian, JIN Daizhong, ZHOU Guojia. Target Recognition of Infrared Ship Based on Deep Learning[J]. Infrared Technology , 2020, 42(5): 426-433.
Citation: YANG Tao, DAI Jun, WU Zhongjian, JIN Daizhong, ZHOU Guojia. Target Recognition of Infrared Ship Based on Deep Learning[J]. Infrared Technology , 2020, 42(5): 426-433.
shu

基于深度学习的红外舰船目标识别

  • 西南技术物理研究所,四川成都,610041

  • 西南技术物理研究所

详细信息

  • 中图分类号: TN957.52%TP18

Target Recognition of Infrared Ship Based on Deep Learning

摘要

    摘要
  • 摘要: 本文采用深度学习技术中的YOLOv3(You Only Look Once Version 3)目标识别算法对红外成像仪从海面采集的红外图像中舰船进行识别.红外成像仪采集图像的频率高达50帧/s,为了能减少网络计算时间,本文借鉴YOLOv3的一些思想,采用全卷积结构和LeakReLU激活函数重新设计一个轻量化的基础网络,以此加快检测速度.输出层根据采集回来的红外图像的特点采用Softmax算法回归,在提高检测速度的同时,也兼顾了检测精度.
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  • 期刊类型引用(1)

    1. 常兴华. 一种低副瓣波纹喇叭天线的设计与实现. 海军航空工程学院学报. 2020(03): 261-264 . 百度学术

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