基于深度学习的炸点图像识别与处理方法

摘要： 为了提高弹丸近炸落点位置的测试精度，改善传统炸点图像易受噪声干扰及环境影响的识别问题，提出基于深度学习的炸点图像识别与处理方法。该方法是以高速摄像机拍摄的多序列炸点图像为基础，利用GoogLeNet分类网络方法提取爆炸瞬间炸点信息，研究改进U-Net网络分割炸点图像，重点对炸点图像的主干特征提取和优化损失函数进行建模，对炸点图像数据信息集进行训练与测试，并通过Canny边缘提取... （共8页）