一種基于顯著性與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外飛機(jī)識別算法.pdf

1、隨著制空權(quán)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中起到越來越重要的作用，精確打擊敵方地面停放的飛機(jī)具有十分深遠(yuǎn)的軍事戰(zhàn)略意義，因此迫切需要精確制導(dǎo)武器系統(tǒng)具有實時準(zhǔn)確地檢測停機(jī)坪上停放的飛機(jī)并進(jìn)行種類識別、有選擇地對高價值的軍事飛機(jī)進(jìn)行摧毀打擊的能力。但是，停機(jī)坪上的紅外飛機(jī)識別技術(shù)由于圖像噪聲和飛機(jī)姿態(tài)、尺寸信息的不確定性等影響，其性能很難得到保證。針對該問題，本文提出了一種新穎的基于顯著性與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)識別算法。
　　本算法包括離線學(xué)習(xí)與在線識別兩

2、個階段。在離線學(xué)習(xí)階段中，使用飛機(jī)樣本訓(xùn)練集對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)。而在線識別階段具體包括檢測和識別兩個環(huán)節(jié)：在檢測環(huán)節(jié)中，通過引入視覺顯著性概念，在紅外圖像中對飛機(jī)區(qū)域進(jìn)行檢測，克服了現(xiàn)有飛機(jī)檢測算法檢測精度低的問題；識別環(huán)節(jié)中，基于“先矯正、后識別”的算法框架，首先利用低秩紋理技術(shù)對各種姿態(tài)的飛機(jī)樣本進(jìn)行姿態(tài)校正，隨后采用離線學(xué)習(xí)階段得到的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對飛機(jī)類型進(jìn)行識別，改善了現(xiàn)有飛機(jī)識別算法性能不穩(wěn)定的問題。