"> 美國陸軍《機器學習方法對紅外視頻數據的適用性》27頁技術報告 - 專知VIP

態勢感知是作戰人員的必需能力。一種常見的監視方法是利用傳感器。電子光學/紅外(EOIR)傳感器同時使用可見光和紅外傳感器,使其能夠在光照和黑暗(日/夜)情況下使用。這些係統經常被用來探測無人駕駛飛機係統(UAS)。識別天空中的這些物體需要監測該係統的人員開展大量工作。本報告的目的是研究在紅外數據上使用卷積神經網絡來識別天空中的無人機係統圖像的可行性。本項目使用的數據是由作戰能力發展司令部軍備中心的精確瞄準和集成小組提供的

該報告考慮了來自紅外傳感器的圖像數據。這些圖像被送入一個前饋卷積神經網絡,該網絡將圖像分類為有無無人機係統。卷積模型被證明是處理這些數據的第一次嚐試。本報告提供了一個未來的方向,以便在未來進行擴展。建議包括微調這個模型,以及在這個數據集上使用其他機器學習方法,如目標檢測和 YOLO算法。

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