精品文档---下载后可任意编辑中段弹道目标特征提取与识别方法讨论中期报告本文的讨论目的是寻找一种可以自动提取和识别中段弹道目标特征的方法。其主要讨论内容和进展如下：1. 系统框架设计本讨论采纳了基于深度学习的方法，利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）结合的框架，对中段弹道目标进行特征提取和识别。具体而言，我们使用 CNN 对弹道目标图像进行特征提取，然后利用RNN 对这些特征进行融合和分类。2. 数据集构建为了验证我们提出的系统框架的有效性，我们需要构建一个中段弹道目标数据集。我们从公开的数据库中抽取了大量的弹道目标图像，并通过数据增强的方法生成了更多的图像，最终构建了一个具有足够规模和多样性的数据集。3. 特征提取实验我们使用了不同的卷积神经网络模型（如 AlexNet、ResNet 等）对数据集进行训练，并比较了它们在特征提取方面的表现。实验结果表明，ResNet 的效果最好，可以提取出更具有区分度的特征。4. 分类实验我们将从 ResNet 中提取出来的特征输入到 LSTM 中进行分类。实验结果表明，我们提出的系统框架在中段弹道目标的识别方面具有较高的准确率和召回率，可以有效地识别出目标的类别和状态等信息。总的来说，我们提出的基于 CNN 和 RNN 结合的中段弹道目标特征提取和识别系统框架在实验中表现良好，可以为中段弹道目标检测和追踪提供重要支持。
