基于CNN的海空目标检测

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隶,因此在军事上具有较大的应用潜力.

关键词：元胞神经网络、目标检测、Sobel、Canny、形态学

所属期刊栏目：31

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然基金项目资助60572160

在线出版日期：2008-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：51-53,56