导弹末制导图像识别算法研究

发布时间：2016-10-10 10:25

  本文关键词：具有最优学习率的RBF神经网络及其应用，由笔耕文化传播整理发布。

《中北大学》 2015年

导弹末制导图像识别算法研究

王金洋  

【摘要】：基于图像的导弹末制导是指以图像传感器获取的目标光谱图像作为研究对象，使用特定算法定位和识别目标，从而完成在战争中精准打击目标的任务。其中目标图像识别算法的性能优劣是导弹末制导研究的关键技术点之一，因此具有十分重要的工程应用和理论研究价值。 本文对目前导弹末制导使用的主要目标识别算法进行归类分析，然后设计基于RBF神经网络的目标识别算法，主要工作如下： （1）将主要的目标识别算法归为4类，分别为基于变换域、基于特征匹配、基于灰度相关、基于模型的目标匹配算法，然后从数学原理、算法的时间复杂度、空间复杂度、算法性能等角度讨论每种算法的优缺点。 （2）针对4类算法优缺点，研究基于RBF（Radius Based Function）神经网络的导弹末制导目标图像识别算法。输入图像经多波长和多方向角的Gabor滤波器滤波后提取正负样本11种Harr-like特征，输入RBF神经网络进行隐层神经元和输出层神经元的训练。 （3）对算法进行嵌入式FPGA硬件计算效率测试和Matlab平台性能测试。测试内容及流程包括FPGA平台的浮点计算模型构建，，算法模块功能的拆分，Verilog硬件描述语言实现，算法静态时序分析等工作。经测试本文设计的算法在嵌入式FPGA上具有较好的时序裕量。Matlab平台测试结果表明本文设计的目标识别算法对于使用随机旋转角度和随机偏移量生成的2000个正负样本库的测试具有较好的准确性。

【关键词】：
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

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