| 基于CNN的海空目标检测 |
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| 引用本文： | 刘天华,杨绍清,刘松涛. 基于CNN的海空目标检测[J]. 现代电子技术, 2008, 31(9): 51-53 |
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| 作者姓名： | 刘天华 杨绍清 刘松涛 |
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| 作者单位： | 海军大连舰艇学院,辽宁,大连,116018 |
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| 摘 要： | 针对海空目标运动速度快,机动频繁,要对其既准又快的识别和跟踪,算法和硬件都要求很高的特点,提出了一种新的基于元胞神经网络(CNN)海空目标检测方法。通过大量的仿真实验证明,CNN与传统的方法如各种梯度算子、形态学、小波等相比,其处理结果更加完整细腻,细节更加突出,有利于提取目标的细微特征,特别是对于以云层、海浪为背景的海空光电目标,能更好地进行目标检测。该方法收敛时间快,适合高速并行信号处理,能满足实时处理的要求,因此在军事上具有较大的应用潜力。
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| 关 键 词： | 元胞神经网络 目标检测 Sobel Canny 形态学 |
| 文章编号： | 1004-373X(2008)09-051-03 |
| 修稿时间： | 2007-10-19 |
Sea and Air Target's Detection Based on CNN |
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| LIU Tianhua,YANG Shaoqing,LIU Songtao. Sea and Air Target's Detection Based on CNN[J]. Modern Electronic Technique, 2008, 31(9): 51-53 |
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| Authors: | LIU Tianhua YANG Shaoqing LIU Songtao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | cellular neural network target detection Sobel Canny morphology |
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