基于卷積神經網絡的目標檢測與識別技術

摘要： 為解決傳統(tǒng)的目標檢測與識別方法在復雜戰(zhàn)場環(huán)境中的限制，本文提出了一種基于深度卷積神經網絡(CNN)的方法，用于提取圖像特征和定位目標。該方法綜合考慮了傳統(tǒng)的形狀和紋理特征以及紅外圖像中的熱點信息，通過大規(guī)模標注數據集的訓練和反向傳播算法的優(yōu)化，提高了目標檢測和識別的準確性。相比于傳統(tǒng)方法，該方法能夠自動學習圖像中的特征表示，無需依賴手工設計的特征和分類器。為了驗證算法的有效性，... （共7頁）