152 / 2019-07-12 21:24:41
基于深度学习的空间近距离目标特征库构建和智能识别
空间近距离目标; 探测识别; 人工智能
全文待审
唐庆博 / 中国运载火箭技术研究院
采用传统方法开展空间近距离目标特征识别,存在目标选择策略无针对性,难以适应目标多样变化等问题。而通过深度学习识别空间近距离目标或者其相关部件,也存在难以获得满足模型训练需要的大量图像集的问题。本文通过分析已有目标的特征信息,获取全目标和相关部件的三维模型,采用三维仿真技术生成目标的相关部件图像,通过部件间组合形成目标,标注图像信息辅助训练,采用基于深度学习的目标特征智能识别方法进行识别,克服训练样本数量少的缺点,提升目标特征感知准确性。
There are some problems by using traditional method to carry out space short-range target feature recognition, , such as the target selection strategy with no strong points and difficulty to adapt to the variety of targets. It is also difficult to obtain a large number of images to meet the needs of model training through deep learning to identify short-range target or their related components. The paper analyses the feature information of the existing target, generates the relevant component images of the target by the three-dimensional simulation technology, identify targets by the target feature intelligent recognition method based on deep learning, overcome the shortage of training samples, and improve the accuracy of target feature perception.
重要日期
  • 会议日期

    10月31日

    2019

    11月03日

    2019

  • 10月13日 2019

    初稿截稿日期

  • 11月03日 2019

    注册截止日期

承办单位
北京卫星环境工程研究所
山东大学(威海)
联系方式
  • 张品亮
  • 010*********
  • 赵南英
  • 010*********
  • 陈旭
  • 138********
历届会议
移动端
在手机上打开
小程序
打开微信小程序
客服
扫码或点此咨询