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In this paper, we analyze the infrared feature for the small coast targets according to the surrounding environment for autonomous flight device equipped with an infrared imaging sensor and we propose Cross Duality of Neural Network (CR-DuNN) method which can classify the target and clutter in coastal environment. In coastal environment, there are various property according to diverse change of air temperature, sea temperature, deferent seasons. And small coast target have various infrared feature according to diverse change of environment. In this various environment, it is very important thing that we analyze and classify targets from the clutters to improve target detection accuracy. Thus, we propose infrared feature learning algorithm through LSTM neural network and also propose CR-DuNN algorithm that integrate LSTM prediction network with Du-CNN classification network to classify targets from the clutters.
목차
Abstract
1. 서론
2. 계절별 해수면의 적외선 방사특징 분석
3. LSTM 신경망을 적용한 방사특징 학습
4. LSTM 예측과 Du-CNN 이미지 분류의 융합
5. CR-DuNN을 이용한 표적과 클러터 구분 결과
3. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Juyoung Lee / 2018 / An Analysis of Infrared Feature for the Small Coast Targets and applying The Artificial Intelligence Method / KIMST Fall Conference Proceedings :1201~1202
김경하 / 2018 / 원적외선 대역의 태양 직사광 해수면 반사신호 특성 연구 / 한국군사과학기술학회지 21(3):306~314
C. Yang / 2015 / Small Target Detection in Infrared Video Sequence using Robust Dictionary Learning / Infrared Physics & Technology 68:1~9
S. Qi / 2014 / Infrared Small Target Enhancement via Phase Spectrum of Quaternion Fourier Transform / Infrared Physics & Technology 62:50~58
이주영 / 2017 / 적외선 영상에서의 표적과 클러터 구분을 위한 Hybrid Machine Character 기반의 Du-CNN 설계 / 한국군사과학기술학회지 20(6):758~766
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