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基于CNN的??漳繕?biāo)檢測(cè)
- 1 引 言 艦船航行在大海上,主要面臨來(lái)自空中,海面和水下的威脅,其中空中的威脅最大。這些目標(biāo)的主要特點(diǎn)是運(yùn)動(dòng)速度高,機(jī)動(dòng)頻繁,其背景也比較復(fù)雜,受云層、煙霧、波浪、飛鳥(niǎo)、山峰等影響較大。傳感器如熱像儀、電視攝像機(jī)、激光測(cè)距機(jī)等自身帶有噪聲,另外還會(huì)有各種形式的干擾,這些都給目標(biāo)的識(shí)別與跟蹤帶來(lái)很大困難。因此尋找一種能實(shí)時(shí)對(duì)圖像信號(hào)處理的、抗干擾的,并且適合大規(guī)模硬件開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)的算法是軍事界至今沒(méi)有完美解決的難題之一。 元(細(xì))胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Cellular Neural Networks,
- 關(guān)鍵字: 檢測(cè) CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Matlab
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