【摘 要】
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目标检测能力在光电侦查、光电监视及导航制导等领域越来越受重视。单纯依靠图像信息进行目标识别存在弱小目标检测困难和易受环境影响等问题。因此,提出一种基于图像信息及空间信息的多源信息融合的目标检测方法。该方法采用改进的MobileNet+SSD的卷积神经网络对图像中的目标进行检测,通过伺服陀螺提供的空间信息对目标类别进行粗略描述,采用Dezert-Smarandache理论对图像源和空间信息源的识别结
【机 构】
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中国电子科技集团第三研究所,陆航研究所
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目标检测能力在光电侦查、光电监视及导航制导等领域越来越受重视。单纯依靠图像信息进行目标识别存在弱小目标检测困难和易受环境影响等问题。因此,提出一种基于图像信息及空间信息的多源信息融合的目标检测方法。该方法采用改进的MobileNet+SSD的卷积神经网络对图像中的目标进行检测,通过伺服陀螺提供的空间信息对目标类别进行粗略描述,采用Dezert-Smarandache理论对图像源和空间信息源的识别结果进行融合判决。实验结果显示,该方法相对于单纯图像识别的准确率可以提高21.5%,识别速度可以达到24
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