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申请/专利权人：上海无线电设备研究所
摘要：一种基于LSTM神经网络的空中目标分类识别方法，用于对目标图像进行分类识别；所述方法包括：步骤S1，构建分析目标图像的可视化模块；步骤S2，将原始目标图像输入至可视化模块识别中进行识别，对原始目标图像并进行反馈标注，得到关键部位标注后的目标图像，所述关键部位标注后的目标图像包含若干标注关键部位；步骤S3，将关键部位标注后的目标图像输入LSTM神经网络模型中，进行特征分类识别，得到特征分类识别结果；步骤S4，将所有特征分类识别结果进行融合分析，获取运动目标识别结果。本发明通过LSTM神经网络模型进行目标类型的预测，能够聚焦图像中目标关键部位，排除干扰对象等带来的干扰，有效提高目标识别精度。
主权项：1.一种基于LSTM神经网络的空中目标分类识别方法，其特征在于，用于对目标图像进行分类识别，所述方法包括：步骤S1，构建分析目标图像的可视化模块；步骤S2，将原始目标图像输入至可视化模块识别中进行识别，对原始目标图像并进行反馈标注，得到关键部位标注后的目标图像，所述关键部位标注后的目标图像包含若干标注关键部位；步骤S3，将关键部位标注后的目标图像输入LSTM神经网络模型中，进行特征分类识别，得到特征分类识别结果；步骤S4，将所有特征分类识别结果进行融合分析，获取运动目标识别结果。
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权利要求：
百度查询： 上海无线电设备研究所 一种基于LSTM神经网络的空中目标分类识别方法
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