基于深度学习的无人机识别算法研究

被引：23

作者：

蒋兆军 ^{[1
]}

成孝刚 ^{[2
]}

彭雅琴 ^{[3
]}

王俊 ^{[1
]}

李智 ^{[2
]}

机构：

[1] 无锡职业技术学院汽车与交通学院

[2] 南京邮电大学通信与信息工程学院

[3] 三江学院计算机科学与工程学院

来源：

电子技术应用 | 2017年 / 43卷 / 07期

关键词：

深度学习; 无人机; 视觉传感网; 特征提取;

D O I：

10.16157/j.issn.0258-7998.2017.07.022

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP391.41 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080203 ;

摘要：

无人机的广泛运用,在给人们带来便利的同时,也引发了不良影响。比如,无人机飞入禁飞区引发安全问题,由于不正当的使用侵犯公民的隐私等,因此需要构建一个无人机警察系统,对无人机实施监控,遏制乱飞现象。采用传统的识别方法,灵活性不足,精度也不够高。为此提出一种基于深度学习的无人机识别算法,通过训练一个基于卷积神经网络(CNNs)的学习网络,得出一个高效的识别模型,实现无人机和非无人机间的分类。模型的测试结果表明,该方法具有较高的识别率。

引用

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