激光与红外

作者：周宽

单位：中电科光电科技有限公司,北京 100015；

关键词：深度学习;目标检测;卷积神经网络;红外图像

为解决传统的目标检测与识别方法在复杂战场环境中的限制,本文提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的方法,用于提取图像特征和定位目标。该方法综合考虑了传统的形状和纹理特征以及红外图像中的热点信息,通过大规模标注数据集的训练和反向传播算法的优化,提高了目标检测和识别的准确性。相比于传统方法,该方法能够自动学习图像中的特征表示,无需依赖手工设计的特征和分类器。为了验证算法的有效性,本文选用海思Hi3559AV100作为核心处理芯片设计硬件平台,通过将算法移植到该平台上,对收集到的数据样本进行分析测试,实验结果表明,该系统在复杂的背景环境中表现出相对稳定的性能,能够可靠地进行目标检测和识别。

来源：2024年第8期

《激光与红外》期刊编辑部

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