基于深度学习的双光谱目标自动识别方法

摘要：

在科学技术革新发展的过程中,目标跟踪与识别是各国科研学者研究的主要领域,目前自动目标识别是这一领域的关键技术.从实践发展角度来看,目标跟踪技术在多个领域都具有广泛的运用,例如工业流水线的自动监测、光学雷达的图像跟踪、飞机导航等.自动目标识别技术是指依据成像系统获取的图像,自动提取目标并识别出来,目前的图像类型包含雷达图像、红外图像、可见光图像这三种,在研究相关技术时,要依据先进算法保障功能的实时性,以此更快适应动态化的环境需求.本文在了解深度学习结构的基础上,根据以深度学习为核心的多光谱光场成像方法,深层探索了其整体技术架构和应用方向,这不仅能为现代目标识别和跟踪技术的发展提供有效依据,还可以充分满足各领域的技术要求.

关键词：深度学习、双光谱、目标自动识别、目标跟踪、检测识别

所属期刊栏目：6

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家级大学生创新创业训练计划项目202010058031

在线出版日期：2022-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：51-55