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基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别

Blur Type Recognition of UAV Images Based on Convolution Neural Network

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为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法.通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率.提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率.利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性.实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大.

孙世宇、李喆、李建增、胡永江

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山东华宇工学院,山东德州253034

陆军工程大学石家庄校区无人机工程系,石家庄050003

卷积神经网络 样本预处理策略 模糊类型 无人机图像

国家自然科学基金

51307183

2020

火力与指挥控制
火力与指挥控制研究会,火力与指挥控制专业情报网

火力与指挥控制

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.312
ISSN：1002-0640
年,卷(期)：2020.45(2)
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