基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)

摘要： 為解決傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別方法在復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中的限制，本文提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的方法，用于提取圖像特征和定位目標(biāo)。該方法綜合考慮了傳統(tǒng)的形狀和紋理特征以及紅外圖像中的熱點(diǎn)信息，通過大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練和反向傳播算法的優(yōu)化，提高了目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別的準(zhǔn)確性。相比于傳統(tǒng)方法，該方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的特征表示，無需依賴手工設(shè)計(jì)的特征和分類器。為了驗(yàn)證算法的有效性，...