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- 基于深度学习的飞机目标跟踪应用研究
- 作者： 赵春梅 陈忠碧 张建林 来源： 光电工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 鲁棒跟踪 实时跟踪 飞机目标 迁移学习 FDLAT
- 描述： 本文针对飞机目标,提出了基于多域网络(MDNet)的改进网络用于飞机跟踪的快速深度学习(FDLAT)跟踪网络,使用迁移学习弥补目标跟踪的小样本集缺陷。卷积层作为特征提取层,全连接层作为目标和背景的分类层,采用特定的飞机数据集来更新网络参数。训练完成之后,结合回归模型,采用简单的线性更新对飞机进行跟踪,算法实现了飞机旋转、相似目标、模糊目标、复杂环境、尺度变换、目标遮挡以及形态变换等复杂状态的鲁棒跟踪,速度达到平均20.36 f/s,在ILSVRC2015飞机检测数据集上成功率均值达到0.592,基本满足飞机实时跟踪。
- 基于AlexNet卷积神经网络的激光雷达飞机尾涡识别研究
- 作者： 潘卫军 段英捷 张强 吴郑源 刘皓晨 来源： 光电工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 尾涡识别 目标识别 多普勒激光雷达 AlexNet卷积神经网络
- 描述： 为解决飞机尾涡威胁后机飞行安全问题,保障空中交通安全,提高机场和空域容量,提出了一种基于AlexNet卷积神经网络模型的算法,实现飞机尾涡的准确识别。结合多普勒激光雷达探测原理和Hallck-Burnham尾涡速度经典模型,构建了AlexNet神经网络模型提取大气风场中的尾涡速度云图的图像特征,识别飞机尾涡。研究表明,该模型能够准确识别目标空域中的飞机尾涡,网络模型收敛后对尾涡识别的准确率高达91.30%,并具有低虚警率,能有效地实现对飞机尾涡的识别和预警,达到尾涡监测的目的。