• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Басов, Олег Олегович. Классификация движущихся наземных объектов по их доплеровским портретам с помощью методов машинного обучения / О. О. Басов, И. М. Толстой, Ле Ань. - DOI 10.17513/snt.38848. - Текст : непосредственный // Современные наукоемкие технологии : журнал. - 2021. - N 10. - С. 17-22. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1812-7320.

    ГРНТИ УДК
    28.23.25004.85
    28.23.15004.93
    47.49.29621.396.96

    Рубрики:
    Машинное обучение -- Распознавание образов
    Радиолокационные системы

    Кл.слова (ненормированные): коэффициент трения -- прокатная смазка -- прокатка -- угол захвата -- метод предельных обжатий -- алюминиевые сплавы -- машинное обучение -- классификайия жвижущихся объектов
    Аннотация: Методы радиолокации активно применяются для локализации объектов, когда использование оптического диапазона не представляется возможным. При этом актуальной является задача распознавания обнаруженного объекта, так как характеристики, содержащиеся в амплитудном и фазовом спектрах сигнала, не поддаются детерминированному анализу. Авторы данной работы произвели сравнение современных методов классификации объектов по их доплеровским портретам с использованием алгоритмов машинного обучения. Каждый из рассматриваемых методов был реализован и применен к выборке, содержащей 9 классов движущихся объектов. По результатам сравнения показателей работы реализованных подходов был выбран наиболее эффективный с точки зрения точности классификации метод (применение сверточной нейронной сети VGG16 к изображению амплитудного спектра сигнала). В результате экспериментов по предварительной обработке исходных данных авторам данной работы удалось увеличить показатель точности работы модели VGG16 на 26 %. В данной статье представлены описание рассматриваемых методов классификации движущихся объектов по их доплеровским портретам. Приведены результаты сравнения характеристик их работы с использованием амплитудного и фазового спектров сигнала. Для наиболее эффективного с точки зрения точности классификации метода представлены результаты работы на исходных данных, а также на данных, подвергнутых усечению диапазона частот и предварительной фильтрации.
    Доп. точки доступа:
    Толстой, Иван Михайлович
    Ле Ань

    Экз-ры полностью 1f88b9a7905bf43e659530dfc20dbb2d/2021/10
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -291177-278220)

    Шифр в сводном ЭК: 66f7fcd38959f628f2371a2149d1dc88




    Заказ фрагмента документа ₽