[发明专利]一种基于混合神经网络模型的红外模糊目标识别方法有效
| 申请号： | 202310779190.0 | 申请日： | 2023-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN116503745B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 盛庆红;曾玉娟;尹畅;王博;李俊 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/82;G06N3/045;G06F123/02 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合神经网络模型的红外模糊目标识别方法，步骤如下：将红外探测器获取运动模糊图像分解为获取红外图像和生成运动模糊两个环节，并对这两个过程的参数进行模板参数设计；将红外图像模板参数输入Unity3D，获取红外图像数据，将该数据与运动模糊参数输入到模糊生成算法，得到仿真红外模糊图像数据；获取目标灰度值，将红外模糊图像数据输出为红外辐射信号时间序列数据；将红外辐射序列数据集输入1D‑CNN+Bi‑LSTM混合神经网络模型，得到网络模型根据迭代次数的识别精度曲线与损失曲线。本发明有效避免了传统方法对运动模糊图像识别在精度上的较大局限性；本发明使用混合神经网络进行序列识别，能够大幅提升计算的速度与精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 神经网络 模型 红外 模糊 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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