基于深度卷积神经网络的无人机识别方法研究
【摘要】 针对现有无人机识别准确率不高、难以从视频图像中准确提取无人机图像、难以对无人机分类等问题，利用深度卷积神经网络自行学习图像特征的优势，提出了一种基于深度卷积神经网络的无人机识别方法。首先使用算法对视频图像做无人机目标检测;然后通过训练一个基于的学习网络，得到一个高效识别模型;将检测到的无人机图片送SSD入模型进行特征提取;最后完成多种无人机间的分类。在网络模型优化阶段采用了VGG16棒性。实验结果表明，该方法具有较高的识别准确率和良好的工程应用前景。算法，提高了识别方法的鲁BPVGG16
