基于CNN的弹载图像目标检测方法研究

针对弹载图像目标检测存在适应性不足和智能度不高的问题,阐述了基于卷积神经网络的单帧和多帧图像目标检测算法;提出了在应对恶劣天气、目标旋转及尺度变化、精度速度权衡等难点中的解决策略,包括了在模型、网络结构、训练手段等方面的改进方法。同时,在通用数据集和构建的军事目标专用数据集上进行监督学习训练,对主要算法进行性能比较。结果表明,基于CNN算法能够满足实时性要求,有效提高检测能力,具有更强的环境适应性。