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基于SAE与底层视觉特征融合的无人机目标识别算法

谢冰 段哲民

谢冰, 段哲民. 基于SAE与底层视觉特征融合的无人机目标识别算法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(S1): 197-205. doi: 10.3788/IRLA201847.S126004
引用本文: 谢冰, 段哲民. 基于SAE与底层视觉特征融合的无人机目标识别算法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(S1): 197-205. doi: 10.3788/IRLA201847.S126004
Xie Bing, Duan Zhemin. UAV target recognition algorithm based on fusion of SAE and bottom visual feature[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(S1): 197-205. doi: 10.3788/IRLA201847.S126004
Citation: Xie Bing, Duan Zhemin. UAV target recognition algorithm based on fusion of SAE and bottom visual feature[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(S1): 197-205. doi: 10.3788/IRLA201847.S126004

基于SAE与底层视觉特征融合的无人机目标识别算法

doi: 10.3788/IRLA201847.S126004
基金项目: 

瞬态冲击技术重点实验室基金(61426060103162606007)

详细信息
    作者简介:

    谢冰(1989-),男,博士,主要从事红外目标识别及红外超分辨率重建方面的研究。Email:664897555@qq.com

  • 中图分类号: TP394.1

UAV target recognition algorithm based on fusion of SAE and bottom visual feature

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出版历程
  • 收稿日期:  2018-03-16
  • 修回日期:  2018-05-24
  • 刊出日期:  2018-06-25

基于SAE与底层视觉特征融合的无人机目标识别算法

doi: 10.3788/IRLA201847.S126004
    作者简介:

    谢冰(1989-),男,博士,主要从事红外目标识别及红外超分辨率重建方面的研究。Email:664897555@qq.com

基金项目:

瞬态冲击技术重点实验室基金(61426060103162606007)

  • 中图分类号: TP394.1

摘要: 无人机在复杂战场环境下,因敌方无人机外形、颜色等特征较为相似,现有基于底层视觉特征无法快速地对其进而准确的识别,从而造成误检测甚至误打击等事件的发生。针对这一问题,文中提出基于稀疏自动编码器融合底层视觉特征的算法,对无人机目标对象进行识别。算法首先利用底层视觉特征描述子(GIST、LBP)以及稀疏自动编码器(Sparse Auto-Encoder,SAE)提取目标对象的底层视觉特征和高层视觉特征;然后,采用主成分分析(PAC)法对全局特征进行降维融合;最后,将全局特征响应送入softmax回归模型完成无人机目标对象的分类。实验表明,与传统SAE算法及传统基于底层视觉特征描述子识别算法相比,新算法具有更高的准确性及鲁棒性。

English Abstract

参考文献 (8)

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