低慢小目标的分类识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202011419393.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112434643A | 公开（公告）日 | 2021-03-02 |
| 申请公布号 | CN112434643A | 申请公布日 | 2021-03-02 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 朱海鹏;帅晓飞;宋苏杭;钱凯;昌旻倩;姜旭先 | 申请（专利权）人 | 零八一电子集团有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 628017四川省广元市利州区本月路1号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开的一种低慢小目标的分类识别方法，识别准确，可以识别时间短。本发明通过下述技术方案实现：基于原始点迹形成的PPI图像，将不同的目标航迹数据作为数据预处理模块的训练样本；数据预处理模块对获得航迹相关点迹数据规律进行数据预测和预处理，生成训练集，构建依次采用深度卷积网络DCNN和长短期记忆网络LSTM的深度学习网络模型和网络优化模块，从分帧数据中提取两组特征，并拼接得到联合特征，将深度学习，图像识别目标航迹数据实时输入加权计算模块，对已经训练好的网络模型结构进行模型压缩和加速，通过加权计算和模型剪枝实现模型压缩加速，实现准确分类所需的深度特征，完成对小型飞鸟及无人机的分类识别的准确识别。 |
