基于深度學習的無人機目標識別算法研究
何志祥; 胡俊偉 中國民用航空飛行學院廣漢分院; 四川廣漢618307
關鍵詞：深度學習 無人機 目標識別
摘要：目前無人機已經(jīng)廣泛應用于各行各業(yè),但傳統(tǒng)無人機識別方法存在成本高、識別率低、適應性差等問題導致無人機進入禁飛區(qū)域的事件時有發(fā)生,嚴重影響我國空域安全。針對無人機識別過程中存在的不足,提出基于深度學習的無人機識別算法,通過對LeNet-5模型進行改進,以無人機圖像樣本集作為網(wǎng)絡模型訓練和測試對象,構(gòu)建無人機特征識別模型。模擬實驗中,當網(wǎng)絡模型學習率為0.1時,在經(jīng)過150次迭代后,深度學習模型目標識別率為96.95%,經(jīng)典LeNet-5模型識別率為91.18%。實驗結(jié)果表明,基于深度學習的識別算法能夠有效提高對無人機的目標識別率。
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