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基于CNN的海空目標(biāo)檢測
- 1 引 言 艦船航行在大海上,主要面臨來自空中,海面和水下的威脅,其中空中的威脅最大。這些目標(biāo)的主要特點是運動速度高,機動頻繁,其背景也比較復(fù)雜,受云層、煙霧、波浪、飛鳥、山峰等影響較大。傳感器如熱像儀、電視攝像機、激光測距機等自身帶有噪聲,另外還會有各種形式的干擾,這些都給目標(biāo)的識別與跟蹤帶來很大困難。因此尋找一種能實時對圖像信號處理的、抗干擾的,并且適合大規(guī)模硬件開發(fā)與實現(xiàn)的算法是軍事界至今沒有完美解決的難題之一。 元(細)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Cellular Neural Networks,
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