典型文献
基于深度学习的空中侦察取证目标分类
文献摘要：
为提高空中侦察取证的自动化、智能化水平,提出基于深度学习与FPGA软硬件协同设计开展空中侦察取证自动目标分类.多渠道收集整理军机数据集,利用深层神经网络模型开展自动识别,验证自动目标分类可行性,并部署至FPGA开发评估板进行准确率、吞吐量等性能验证.实验结果证明:多种网络模型均可有效实现空中侦察取证目标的自动分类,并具备较高的吞吐量与准确率,时效性可满足战场实际需要.
文献关键词：
侦察取证;深度学习;梯度下降;软硬件协同设计
中图分类号：
作者姓名：
刘克;顾佼佼;陈健;孟春英
作者机构：
海军航空大学岸防兵学院,山东 烟台 264001
文献出处：
引用格式：
[1]刘克;顾佼佼;陈健;孟春英-.基于深度学习的空中侦察取证目标分类)[J].兵工自动化,2022(04):60-63,80
A类：
侦察取证
B类：
目标分类,智能化水平,FPGA,软硬件协同设计,动目标,多渠道,收集整理,军机,深层神经网络,自动识别,吞吐量,性能验证,自动分类,梯度下降
AB值：
0.21343
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
