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  本文關(guān)鍵詞：具有最優(yōu)學(xué)習(xí)率的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《中北大學(xué)》 2015年

導(dǎo)彈末制導(dǎo)圖像識(shí)別算法研究

王金洋  

【摘要】：基于圖像的導(dǎo)彈末制導(dǎo)是指以圖像傳感器獲取的目標(biāo)光譜圖像作為研究對(duì)象，使用特定算法定位和識(shí)別目標(biāo)，從而完成在戰(zhàn)爭(zhēng)中精準(zhǔn)打擊目標(biāo)的任務(wù)。其中目標(biāo)圖像識(shí)別算法的性能優(yōu)劣是導(dǎo)彈末制導(dǎo)研究的關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)之一，因此具有十分重要的工程應(yīng)用和理論研究?jī)r(jià)值。 本文對(duì)目前導(dǎo)彈末制導(dǎo)使用的主要目標(biāo)識(shí)別算法進(jìn)行歸類分析，然后設(shè)計(jì)基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別算法，主要工作如下： （1）將主要的目標(biāo)識(shí)別算法歸為4類，分別為基于變換域、基于特征匹配、基于灰度相關(guān)、基于模型的目標(biāo)匹配算法，然后從數(shù)學(xué)原理、算法的時(shí)間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度、算法性能等角度討論每種算法的優(yōu)缺點(diǎn)。 （2）針對(duì)4類算法優(yōu)缺點(diǎn)，研究基于RBF（Radius Based Function）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)彈末制導(dǎo)目標(biāo)圖像識(shí)別算法。輸入圖像經(jīng)多波長(zhǎng)和多方向角的Gabor濾波器濾波后提取正負(fù)樣本11種Harr-like特征，輸入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行隱層神經(jīng)元和輸出層神經(jīng)元的訓(xùn)練。 （3）對(duì)算法進(jìn)行嵌入式FPGA硬件計(jì)算效率測(cè)試和Matlab平臺(tái)性能測(cè)試。測(cè)試內(nèi)容及流程包括FPGA平臺(tái)的浮點(diǎn)計(jì)算模型構(gòu)建，，算法模塊功能的拆分，Verilog硬件描述語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，算法靜態(tài)時(shí)序分析等工作。經(jīng)測(cè)試本文設(shè)計(jì)的算法在嵌入式FPGA上具有較好的時(shí)序裕量。Matlab平臺(tái)測(cè)試結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的目標(biāo)識(shí)別算法對(duì)于使用隨機(jī)旋轉(zhuǎn)角度和隨機(jī)偏移量生成的2000個(gè)正負(fù)樣本庫(kù)的測(cè)試具有較好的準(zhǔn)確性。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：135977