基于深度学习的飞机目标跟踪应用研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 赵春梅[1,2]; 陈忠碧[1]; 张建林[1] |
| 刊名 | 光电工程
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| 出版日期 | 2019 |
| 卷号 | 46期号:9页码:1-10 |
| 关键词 | FDLAT 迁移学习 飞机目标 鲁棒跟踪 实时跟踪 |
| DOI | 10.12086/oee.2019.180261 |
| 文献子类 | 期刊论文 |
| 英文摘要 | 本文针对飞机目标,提出了基于多域网络(MDNet)的改进网络用于飞机跟踪的快速深度学习(FDLAT)跟踪网络,使用迁移学习弥补目标跟踪的小样本集缺陷。卷积层作为特征提取层,全连接层作为目标和背景的分类层,采用特定的飞机数据集来更新网络参数。训练完成之后,结合回归模型,采用简单的线性更新对飞机进行跟踪,算法实现了飞机旋转、相似目标、模糊目标、复杂环境、尺度变换、目标遮挡以及形态变换等复杂状态的鲁棒跟踪,速度达到平均20.36 f/s,在ILSVRC2015飞机检测数据集上成功率均值达到0.592,基本满足飞机实时跟踪。 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/9839]  |
| 专题 | 光电技术研究所_光电探测与信号处理研究室（五室） |
| 作者单位 | 1.中国科学院大学,北京100049 2.中国科学院光电技术研究所,四川成都610209 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵春梅[1,2],陈忠碧[1],张建林[1]. 基于深度学习的飞机目标跟踪应用研究[J]. 光电工程,2019,46(9):1-10. |
| APA | 赵春梅[1,2],陈忠碧[1],&张建林[1].(2019).基于深度学习的飞机目标跟踪应用研究.光电工程,46(9),1-10. |
| MLA | 赵春梅[1,2],et al."基于深度学习的飞机目标跟踪应用研究".光电工程 46.9(2019):1-10. |
入库方式： OAI收割
来源：光电技术研究所
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