公开(公告)号：CN117132908A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311019566.4

申请日：2023-08-14

申请人： 南京理工大学

发明人： 查冰婷 ,  刘浩东 ,  郑震 ,  王成君 ,  张合 ,  钟琪

IPC分类号： G06V20/17 ,  G01S13/86 ,  G06V10/82 ,  G06N3/126 ,  G06N3/086 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

摘要： 本发明公开了一种基于GABP神经网络的线扫描点云目标识别方法，首先将构建的全备目标点云特征多维先验知识库进行归一化；针对线阵激光雷达成像方式，充分利用线阵激光雷达相邻成像的时间差，针对性设计特征提取网络，完成线扫描数据的特征升维和特征提取；将多次线扫描数据按照扫描顺序排列组成时间序列，依次输入特征提取网络，最后进行特征拼接和分类预测；设计的GABP网络分为遗传算法参数寻优与BP神经网络目标识别两部分，通过改进的GA和BP网络的优势互补，使GABP网络具有更优秀的泛化能力，以此优化目标识别算法；将训练好的分类器模型装载在飞行器的MCU中，可以完成战场目标的快速智能识别与分类。