[发明专利]一种基于人工智能的用于战场目标识别的方法有效
| 申请号： | 202010231438.6 | 申请日： | 2020-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN111414997B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 权文;宋亚飞;路艳丽;王坚;王亚男 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军空军工程大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/08;G06V20/10;G06V10/82;G06T3/40 |
| 代理公司： | 北京丰浩知识产权代理事务所(普通合伙) 11781 | 代理人： | 李学康 |
| 地址： | 710051 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于人工智能的用于战场目标识别的方法，具体包括如下步骤：步骤1：图像预处理优化；步骤2：学习率优化；设置一个下降率，在训练指定步长后，将原有的学习率进行缩小，以防止其震荡；步骤3：多分辨率学习识别；步骤4：非最大值抑制。其有益效果在于：对获取的光学图像数据进行识别处理，具体是利用深度神经网络，对空中无人机上获取的相关图像数据进行卷积神经网络训练，针对原始模型中存在的过拟合、冗余识别、识别精度欠缺三大问题，根据无人机侦察回传光学图像特点对算法模型进行升级，通过图像预处理优化、学习率优化以及迁移学习，智能生成一套可以快速识别战场多类目标的神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 人工智能 用于 战场 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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