基于残差网络高分辨距离像的无人机识别

1

作者 李佳霖 李卫东 +2 位作者 王廉钧 王锐 胡程 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2024年第7期30-36,共7页

基于微波暗室测量的无人机宽带雷达回波数据,开展基于高分辨一维距离像的微小无人机型号识别方法探索研究,提出残差注意力金字塔池化网络(RAPPNet)模型,验证了利用高分辨一维距离像进行无人机识别的可行性。针对不同带宽的回波数据对比... 基于微波暗室测量的无人机宽带雷达回波数据,开展基于高分辨一维距离像的微小无人机型号识别方法探索研究,提出残差注意力金字塔池化网络(RAPPNet)模型,验证了利用高分辨一维距离像进行无人机识别的可行性。针对不同带宽的回波数据对比实验表明:更大的带宽可有效提高基于一维距离像的无人机识别正确率;在6 GHz带宽下,所提方法对无人机的识别准确率可达90.63%。 展开更多

关键词 无人机识别 一维距离像 卷积神经网络 宽带雷达

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于SSD算法的实时无人机识别方法研究 被引量：11

2

作者 李秋珍 熊饶饶 +1 位作者 王汝鹏 祁迪 《舰船电子工程》 2019年第5期30-35,共6页

随着无人机广泛运用给人们带来便利的同时,也带来了一些新问题,如无人机非法入侵、碰撞行人等引发安全隐患,因此需要建立一套对指定区域无人机目标进行实时、准确地识别和监控系统。针对图像中无人机目标快速检测和识别问题,提出了两种... 随着无人机广泛运用给人们带来便利的同时,也带来了一些新问题,如无人机非法入侵、碰撞行人等引发安全隐患,因此需要建立一套对指定区域无人机目标进行实时、准确地识别和监控系统。针对图像中无人机目标快速检测和识别问题,提出了两种基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法的实时无人机识别方法。一种方法是基于SSD获取视频流中的无人机位置,然后利用ResNet网络提取无人机的深度特征,得到1000维特征向量,最后采用KNN(K-Nearest Neighbor)算法对提取的特征进行分类,得到最终的无人机识别结果;在收集的无人机测试集中识别准确率达到了79%。另一种方法是直接将SSD检测到的无人机目标图像送入到AlexNet网络中进行Fine-tuning(微调),在无人机测试集中识别准确率达到了83.75%。实验结果表明,两种方法都能实现实时无人机识别,且准确性方面第二种方法优于第一种方法。同时采用Storm框架,保证高吞吐量地处理数据。 展开更多

关键词 SSD算法 无人机检测 无人机分类 无人机识别 ResNet网络 AlexNet网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于深度卷积神经网络的无人机识别方法研究 被引量：9

3

作者 刘佳铭 《舰船电子工程》 2019年第2期22-26,共5页

针对现有无人机识别准确率不高、难以从视频图像中准确提取无人机图像、难以对无人机分类等问题,利用深度卷积神经网络自行学习图像特征的优势,提出了一种基于深度卷积神经网络的无人机识别方法。首先使用SSD算法对视频图像做无人机目... 针对现有无人机识别准确率不高、难以从视频图像中准确提取无人机图像、难以对无人机分类等问题,利用深度卷积神经网络自行学习图像特征的优势,提出了一种基于深度卷积神经网络的无人机识别方法。首先使用SSD算法对视频图像做无人机目标检测;然后通过训练一个基于VGG16的学习网络,得到一个高效识别模型;将检测到的无人机图片送入VGG16模型进行特征提取;最后完成多种无人机间的分类。在网络模型优化阶段采用了BP算法,提高了识别方法的鲁棒性。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率和良好的工程应用前景。 展开更多

关键词 深度卷积神经网络 无人机分类 无人机识别 特征提取 识别模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

面向无人机识别网络中链路中断概率的优化算法

4

作者 马津伟 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2023年第2期130-135,共6页

针对无人机识别网络,提出基于时间和带宽资源分配的链路中断概率优化算法(time and bandwidth al-location-based outage probability optimal algorithm,TBAP)。在TBAP算法中,先推导了中断概率的闭合表达式。再建立基于时间和带宽资源... 针对无人机识别网络,提出基于时间和带宽资源分配的链路中断概率优化算法(time and bandwidth al-location-based outage probability optimal algorithm,TBAP)。在TBAP算法中,先推导了中断概率的闭合表达式。再建立基于时间和带宽资源分配的中断概率最小化的目标问题,然后运用快速收敛算法求解目标问题,进而获取最优的时间和带宽分配策略。仿真结果表明,相比于传统的二分分配法,TBAP算法具有更低的中断概率。 展开更多

关键词 无人机识别 带宽分配 时间分配因子 能量采集 中断概率

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于遥控信号频谱特征的无人机识别算法 被引量：7

5

作者 陈君胜 杨小勇 徐怡杭 《无线电工程》 2019年第2期101-106,共6页

近年来,无人机"黑飞"事件与非法入侵的案例开始激增,现有的识别技术往往难以实时、准确地检测到非法无人机,为此提出了一种基于遥控信号频谱特征的无人机识别算法。该算法通过背景频谱模板学习(利用二次平均的方法求信号检测... 近年来,无人机"黑飞"事件与非法入侵的案例开始激增,现有的识别技术往往难以实时、准确地检测到非法无人机,为此提出了一种基于遥控信号频谱特征的无人机识别算法。该算法通过背景频谱模板学习(利用二次平均的方法求信号检测阈值,并屏蔽宽带信号对无人机遥控信号检测的干扰)、无人机跳频与定频遥控信号检测、机型判断及其特征参数学习三大模块来识别非法入侵的无人机。实验结果表明,该算法可以实现对常见无人机实时准确地识别,且鲁棒性较强。 展开更多

关键词 无人机识别 频谱模板 跳频信号 特征参数学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络的无人机识别方法仿真研究 被引量：8

6

作者 甄然 于佳兴 +1 位作者 赵国花 吴学礼 《河北科技大学学报》 CAS 2019年第5期397-403,共7页

为了提高卷积神经网络(CNN)的泛化性和鲁棒性,改善无人机航行时识别目标图像的精度,提出了一种CNN与概率神经网络(PNN)相结合的混合模型。利用CNN提取多层图像表示,使用PNN提取特征对图像进行分类以替代CNN内部的BP神经网络,采用均方差... 为了提高卷积神经网络(CNN)的泛化性和鲁棒性,改善无人机航行时识别目标图像的精度,提出了一种CNN与概率神经网络(PNN)相结合的混合模型。利用CNN提取多层图像表示,使用PNN提取特征对图像进行分类以替代CNN内部的BP神经网络,采用均方差和降梯度法训练模型,通过将预处理的图像传输到CNN-PNN模型,对图像纹理和轮廓进行分类识别,并将此模型的仿真结果与卷积神经网络模型、卷积神经网络-支持向量机模型的结果进行对比。仿真结果表明,与其他两种模型相比,CNN-PNN模型具有更好的精准度,识别率高达96.30%。因此,CNN-PNN模型能够快速有效地识别图像,准确度和实时性较高,在图像识别等方面具有很好的应用前景。 展开更多

关键词 图像识别 无人机识别 降梯度法 概率神经网络 卷积神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于同步压缩短时傅里叶变换的微型无人机识别 被引量：3

7

作者 孙延鹏 赵越 屈乐乐 《电讯技术》 北大核心 2021年第1期69-75,共7页

针对利用雷达微多普勒效应的微型无人机识别问题,提出了一种基于同步压缩短时傅里叶变换(Synchrosqueezing Short-Time Fourier Transform,SSTFT)的分类识别方法。首先对无人机的微多普勒回波信号进行SSTFT从而获得信号时频谱,然后对时... 针对利用雷达微多普勒效应的微型无人机识别问题,提出了一种基于同步压缩短时傅里叶变换(Synchrosqueezing Short-Time Fourier Transform,SSTFT)的分类识别方法。首先对无人机的微多普勒回波信号进行SSTFT从而获得信号时频谱,然后对时频谱进行多维度特征提取获得回波信号的时频特征及频率变化特征,最后将所获得联合特征输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)中进而实现无人机的分类识别。基于实际雷达数据的实验结果表明,所提无人机分类方法准确率可达到97.03%。 展开更多

关键词 微型无人机识别 微多普勒效应 同步压缩短时傅里叶变换 特征提取

在线阅读 下载PDF 职称材料

浅析马赛克基础上的人机识别体系

8

作者 陈晓亮 《科技创新与应用》 2012年第22期39-39,共1页

当生产力发展到一定程度的时候,在高速的经济趋势的带动下,技术就开始了它自身发展脚步。最近这几年,我们国家在很多领域都出现了与之相对应的技术。其中工作中用到的人机识别体系的发展,为我们开展工作提供了非常有利的帮助,笔者基于... 当生产力发展到一定程度的时候,在高速的经济趋势的带动下,技术就开始了它自身发展脚步。最近这几年,我们国家在很多领域都出现了与之相对应的技术。其中工作中用到的人机识别体系的发展,为我们开展工作提供了非常有利的帮助,笔者基于这种背景环境重点的分析了以马赛克图形为基础的人机识别体系。 展开更多

关键词 马赛克 人机识别 体系

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于深度学习的无人机识别方法 被引量：3

9

作者 黄湘鹏 黄晓刚 《雷达与对抗》 2020年第2期20-25,共6页

无人机检测和识别是无人机反制的前提。基于光学图像等手段的检测和识别方法有着不适合大区域搜索、环境条件限制等缺陷。聚焦于无人机和飞鸟的识别,提出一种基于深度学习的无人机识别方法。使用深度学习网络对雷达RCS序列进行特征学习... 无人机检测和识别是无人机反制的前提。基于光学图像等手段的检测和识别方法有着不适合大区域搜索、环境条件限制等缺陷。聚焦于无人机和飞鸟的识别,提出一种基于深度学习的无人机识别方法。使用深度学习网络对雷达RCS序列进行特征学习。提出聚类SMOTE算法,有效缓解了数据不平衡问题。经过实测数据验证,本文方法在无人机识别正确率达到87%的同时过滤掉60%的飞鸟目标。 展开更多

关键词 无人机识别 飞鸟 深度学习 聚类SMOTE

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于D-A Xception网络模型的无人机识别技术研究

10

作者 马子博 吴呈瑜 占敖 《无线电工程》 北大核心 2023年第1期26-33,共8页

无人机识别任务对社会通信安全具有重要意义,传统的无人机识别方法并不完全可靠,并且基于深度神经网络的识别模型需要对数据进行复杂的预处理。为了更有效地提升无人机的识别性能,提出了一种基于空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)和... 无人机识别任务对社会通信安全具有重要意义,传统的无人机识别方法并不完全可靠,并且基于深度神经网络的识别模型需要对数据进行复杂的预处理。为了更有效地提升无人机的识别性能,提出了一种基于空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)和DANet注意力机制的Xception改进网络模型,即D-A Xception网络模型。对原始射频信号通过快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)转换到频域上进行Savitzky-Golay平滑滤波、归一化等处理生成能量谱密度图,在生成的能量谱图像上添加高斯噪声和椒盐噪声以扩充数据样本;进一步改进Xception模型,采用空洞卷积来保持卷积核数量和大小,同时扩大感受野,采用DANet提取同一类别卷积生成的局部感受野特征图的不同细微特征,有效降低网络复杂度的同时提升无人机识别的准确度。利用公开真实采集到的DroneRF无人机信号数据集,与不同网络模型进行实验对比分析,并对D-A Xception模型进行消融实验来验证模型的有效性。实验结果表明,提出的D-A Xception模型在对未训练的数据进行十分类测试时,准确率能够达到99.58%,为无人机识别任务提供可靠的技术支撑。 展开更多

关键词 无人机识别 Savitzky-Golay平滑滤波 Xception 空洞卷积 DANet

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于神经网络的滑动式验证码人机识别研究

11

作者 梁小林 陈林萍 《数学理论与应用》 2017年第3期43-50,共8页

在滑动式验证码完成滑动验证的过程中,正确区分出操作者是“机器”还是“个人”对于网络安全至关重要.本文利用人和机器完成验证所留下的滑动轨迹提取特征,运用机器学习中的神经网络算法和MATLAB软件对其进行实证研究和分析,建立神经网... 在滑动式验证码完成滑动验证的过程中,正确区分出操作者是“机器”还是“个人”对于网络安全至关重要.本文利用人和机器完成验证所留下的滑动轨迹提取特征,运用机器学习中的神经网络算法和MATLAB软件对其进行实证研究和分析,建立神经网络分类模型预测验证操作者的类别.结果表明,BP神经网络模型预测准确度很高,在一定程度上为网络安全提供了保障. 展开更多

关键词 验证码 BP神经网络 分类 ROC曲线 人机识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

DroneRFb-DIR:用于非合作无人机个体识别的射频信号数据集

12

作者 任俊宇 俞宁宁 +2 位作者 周成伟 史治国 陈积明 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期573-581,共9页

无人机射频检测是实现非合作无人机管控的手段之一,而基于射频信号的无人机个体识别(DIR)是无人机检测的重要环节。鉴于当前DIR开源数据集缺失,该文公开了一个名为DroneRFb-DIR的无人机射频信号数据集。该数据集使用软件无线电设备采集... 无人机射频检测是实现非合作无人机管控的手段之一,而基于射频信号的无人机个体识别(DIR)是无人机检测的重要环节。鉴于当前DIR开源数据集缺失,该文公开了一个名为DroneRFb-DIR的无人机射频信号数据集。该数据集使用软件无线电设备采集无人机与遥控器间通信的射频信号,包含城市场景下的无人机种类共6类(每类无人机各包含3架不同个体)以及1类背景参考信号。采样信号存储为最原始的I/Q数据,每类数据包含不少于40个片段,每个片段包含不少于4 M个采样点。信号采集范围为2.4~2.48 GHz,包含无人机飞控信号、图传信号以及周围干扰设备的信号。该数据集包含详细的个体编号和视距或非视距场景标注,并已划分训练集与测试集,以便于用户进行识别算法验证和性能对比分析。与此同时,该文提供了一种基于快速频率估计和时域相关分析的无人机个体识别方法,并在该数据集上验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 无人机个体识别 频谱感知 非合作无人机 射频检测数据集

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于MobileNet-DOA的无人机射频信号识别方法

13

作者 晏行伟 孔令轩 +1 位作者 刘坤 刘安娜 《雷达科学与技术》 北大核心 2025年第1期57-66,共10页

针对当前低信噪比环境下,基于射频信号的无人机型号和飞行模式识别率低的问题,本文提出了一种基于MobileNet-DOA模型的无人机射频信号识别方法。该方法首先对原始无人机射频信号进行基于变分模态分解的信号预处理,降低背景噪声和同频干... 针对当前低信噪比环境下,基于射频信号的无人机型号和飞行模式识别率低的问题,本文提出了一种基于MobileNet-DOA模型的无人机射频信号识别方法。该方法首先对原始无人机射频信号进行基于变分模态分解的信号预处理,降低背景噪声和同频干扰,然后利用短时傅里叶变换将预处理信号转换为时频图,最后利用MobileNet-DOA模型完成无人机射频信号识别。在模型方面,本文首先将DOConv卷积融合到MobileNetv4模型中,在增强模型特征提取能力的同时,提高了训练和运算速度。其次,使用FA注意力机制进一步提升了模型在低信噪比环境下的识别准确率。实验结果表明,该方法在-15~15 dB信噪比范围内的平均检测准确率达到了94.83%,可应用于无人机实时检测识别系统中。 展开更多

关键词 无人机射频信号识别 变分模态分解 MobileNet模型 DOConv卷积 FA注意力机制

在线阅读 下载PDF 职称材料

干扰背景下基于改进AlexNet的无人机信号识别方法

14

作者 姚志成 张冠华 +2 位作者 王海洋 杨剑 范志良 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期14-18,80,共6页

复杂电磁环境下非合作无人机图传信号易被干扰覆盖,传统检测手段难以有效识别,为此提出了一种基于改进AlexNet模型的无人机图传信号识别方法。该方法针对干扰覆盖场景下图传信号的时频图像特征,对AlexNet模型进行改进优化,通过拆分卷积... 复杂电磁环境下非合作无人机图传信号易被干扰覆盖,传统检测手段难以有效识别,为此提出了一种基于改进AlexNet模型的无人机图传信号识别方法。该方法针对干扰覆盖场景下图传信号的时频图像特征,对AlexNet模型进行改进优化,通过拆分卷积核、减少全连接层节点数、增加全局平均池化层,在不增加计算复杂度的情况下加深了网络结构,有效提升了图传信号识别能力。在内场微波暗室和外场真实环境中,分别制备了不同干扰强度下的时频图像数据集以训练模型,结果表明,在信干噪比(SINR)为-15 dB时改进AlexNet模型仍可保持90%以上的验证准确率,而且相比于其他CNN模型,可将单位训练时间缩短1 s以上。 展开更多

关键词 电磁干扰 无人机信号识别 时频谱图 AlexNet模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

双目测距和YOLOv5s的无人机快速识别定位追踪系统 被引量：5

15

作者 梅枫 高兴宇 +2 位作者 邓仕超 李伟明 邹翔 《现代电子技术》 2023年第10期181-186,共6页

无人机的识别与监控是目前安防领域研究的热点,现有的无人机检测方案成本过高、实现困难,存在一定的缺陷。针对此问题,文中提出一种使用最新型深度学习算法YOLOv5s的无人机光学快速识别定位追踪系统。首先通过深度学习算法实时检测是否... 无人机的识别与监控是目前安防领域研究的热点,现有的无人机检测方案成本过高、实现困难,存在一定的缺陷。针对此问题,文中提出一种使用最新型深度学习算法YOLOv5s的无人机光学快速识别定位追踪系统。首先通过深度学习算法实时检测是否存在无人机,并准确定位无人机的位置信息;再进一步使用KCF快速追踪算法锁定并持续追踪入侵目标;最后采取双目深度摄像头实时测算跟踪目标距离,定位位置信息后再转换输出无人机三维位置数据。所设计系统使用最新一代YOLOv5s深度学习模型,并通过改进训练模型使得其对无人机的识别达到了较高的准确率,特别是在运算速度方面,大大超过现有算法,满足高速追踪的要求。实验结果表明,相较于YOLOV3,YOLOv5s模型的准确率提高5.84%,召回率提高6.41%,推理速度提高300%。采用YOLOv5s和KCF算法相结合可稳定连续定位目标,且由于双目摄像头定位精确,全局识别速度高达80 f/s,完全具备高速追踪定位无人机的能力。 展开更多

关键词 无人机识别 YOLOv5s 双目测距 目标锁定 目标定位 数据输出

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于仿斑马鱼和仿鹰眼视觉的复杂背景下目标识别 被引量：2

16

作者 徐韵哲 陈建 《集成技术》 2024年第2期39-51,共13页

针对反制无人机识别系统在公共场所内部复杂背景下的无人机识别问题,该文研究了一种基于仿斑马鱼模板匹配视觉识别和仿鹰眼视觉注意的目标识别方法,通过建立不同姿态的无人机模板数据库,采用仿鹰眼视觉搜索机制,结合尺度不变特征变换,... 针对反制无人机识别系统在公共场所内部复杂背景下的无人机识别问题,该文研究了一种基于仿斑马鱼模板匹配视觉识别和仿鹰眼视觉注意的目标识别方法,通过建立不同姿态的无人机模板数据库,采用仿鹰眼视觉搜索机制,结合尺度不变特征变换,将姿态模板图像与目标进行匹配,获得粗略的目标区域。然后计算模板姿态与目标姿态的Hausdorff距离,比较目标姿态相似性,获得最相似姿态。采用仿鹰眼视觉注意机制对遮挡图像进行处理,提高目标识别的显著性。实验结果表明,该方法能够在不同复杂背景下实现无人机的准确识别,与光谱残差的显著性目标识别方法相比,平均运行时间提高23.5%,与差异哈希算法相比,具有更高的结构相似性指数。 展开更多

关键词 无人机识别 斑马鱼视觉 鹰眼视觉 模板匹配 视觉注意机制

在线阅读 下载PDF 职称材料

肌电和足压信息融合的外骨骼步态识别 被引量：1

17

作者 汪步云 缪龙 +3 位作者 吴臣 杨鸥 张振 许德章 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期278-287,共10页

为解决基于单一信号识别步态相位不够精准的问题,开展了动态交互力激励下的人机协同行走的步态识别研究。设计了肌电和足压信息采集的多模态传感器检测硬件平台;分别对单一信号开展滤波降噪、特征提取与降维等预处理;将表征下肢生理信... 为解决基于单一信号识别步态相位不够精准的问题,开展了动态交互力激励下的人机协同行走的步态识别研究。设计了肌电和足压信息采集的多模态传感器检测硬件平台;分别对单一信号开展滤波降噪、特征提取与降维等预处理;将表征下肢生理信息的肌电信号与运动信息的足压信号相融合,构建了支持向量机-模糊C均值(support vector machine-fuzzy C-mean algorithm,SVM-FCM)多模信息融合的外骨骼助行步态识别算法;开展了人机协同助行实验,实验结果表明:信息融合后的人机步态相位平均识别率达到82.49%,优于使用单一信号的识别效果,验证了多模信息融合算法识别人机协同步态的有效性。本研究可用于下肢外骨骼机器人运动控制,为人机运动相融奠定基础。 展开更多

关键词 外骨骼机器人 多模态信息感知 人机步态识别 SVM-FCM融合算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于二维双树复小波变换的无人机个体识别

18

作者 罗正华 李霞 +2 位作者 杨耀如 向博 罗晓笛 《电讯技术》 北大核心 2022年第5期591-596,共6页

在无人机个体识别中,直接用双谱矩阵进行个体识别要计算复杂的二维模板,运算效率低。针对这一不足,提出了一种基于二维双树复小波变换的二次特征提取算法。该算法将双谱分解成多个方向子带图并计算其能量和能量偏差,将维度较高的双谱矩... 在无人机个体识别中,直接用双谱矩阵进行个体识别要计算复杂的二维模板,运算效率低。针对这一不足,提出了一种基于二维双树复小波变换的二次特征提取算法。该算法将双谱分解成多个方向子带图并计算其能量和能量偏差,将维度较高的双谱矩阵高效地转换为维数较低的图像纹理特征,再将其送入支持向量机实现无人机个体识别。采用实采的Phantom 3 Advanced与Mavic Pro图传信号对算法进行验证,结果表明,基于二维双树复小波变换比直接用双谱矩阵进行分类的运算效率高21倍,准确率相较于基于积分双谱、基于灰度共生矩阵、基于小波变换法有不同程度的提升,满足准确性和实时性的需求。 展开更多

关键词 无人机个体识别 双谱矩阵 二维双树复小波变换 特征提取

在线阅读 下载PDF 职称材料

输电线路缺陷无人机图像识别技术应用 被引量：4

19

作者 张利 《新型工业化》 2022年第3期180-181,184,共3页

基于无人机图像识别技术对输电线路缺陷识别有促进作用,具有高效率、低成本、便捷化等特点。无人机图像识别技术在输电线路缺陷识别中的应用,可保障输电线路的运行稳定性。因此,分析无人机图像识别技术的基本原理,利用深层卷积神经网络... 基于无人机图像识别技术对输电线路缺陷识别有促进作用,具有高效率、低成本、便捷化等特点。无人机图像识别技术在输电线路缺陷识别中的应用,可保障输电线路的运行稳定性。因此,分析无人机图像识别技术的基本原理,利用深层卷积神经网络以及多目标识别算法,对输电线路缺陷的识别过程进行分析。实验测试分析证明,无人机图像识别技术在输电线路缺陷处理中的应用效果比较明显,可广泛应用到实际操作与缺陷分类识别分析中。 展开更多

关键词 输电线路 缺陷 无人机图像识别技术

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于双通道GoogLeNet网络的旋翼无人机分类 被引量：3

20

作者 孙延鹏 任广龙 +1 位作者 屈乐乐 刘妍 《电讯技术》 北大核心 2022年第8期1106-1111,共6页

针对利用雷达微多普勒效应的旋翼无人机识别问题,提出了一种基于双通道GoogLeNet网络的分类识别方法。首先对旋翼无人机的回波信号进行短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)从而获得信号时频谱,对时频谱沿时间轴进行傅里... 针对利用雷达微多普勒效应的旋翼无人机识别问题,提出了一种基于双通道GoogLeNet网络的分类识别方法。首先对旋翼无人机的回波信号进行短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)从而获得信号时频谱,对时频谱沿时间轴进行傅里叶变换得到节奏速度图(Cadence-Velocity Diagram,CVD)。然后将时频图和CVD作为双通道GoogLeNet网络的输入进行特征提取用以获得回波信号的时频域和节奏速度域的特征,最后将所获得的特征输入到Softmax分类器中进而实现旋翼无人机的分类识别。基于实际雷达数据的实验结果表明,所提旋翼无人机分类方法准确率可达到98.9%。 展开更多

关键词 旋翼无人机识别 微多普勒效应 短时傅里叶变换 双通道GoogLeNet网络

在线阅读 下载PDF 职称材料