關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí) 無人機(jī) 目標(biāo)識(shí)別 

摘要：目前無人機(jī)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各行各業(yè),但傳統(tǒng)無人機(jī)識(shí)別方法存在成本高、識(shí)別率低、適應(yīng)性差等問題導(dǎo)致無人機(jī)進(jìn)入禁飛區(qū)域的事件時(shí)有發(fā)生,嚴(yán)重影響我國空域安全。針對(duì)無人機(jī)識(shí)別過程中存在的不足,提出基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)識(shí)別算法,通過對(duì)LeNet-5模型進(jìn)行改進(jìn),以無人機(jī)圖像樣本集作為網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練和測試對(duì)象,構(gòu)建無人機(jī)特征識(shí)別模型。模擬實(shí)驗(yàn)中,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)率為0.1時(shí),在經(jīng)過150次迭代后,深度學(xué)習(xí)模型目標(biāo)識(shí)別率為96.95%,經(jīng)典LeNet-5模型識(shí)別率為91.18%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別算法能夠有效提高對(duì)無人機(jī)的目標(biāo)識(shí)別率。

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