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作者：曹昭睿;张伟;胡晓阳;郝永平;李金峰;李子洋;
单位：沈阳理工大学装备工程学院;沈阳理工大学机械工程学院;
摘要：针对复杂战场环境下大尺度目标对小尺度目标图像特征抑制的问题，设计了一种采用横向深化策略的多尺度目标识别卷积神经网络。通过构建三通道横向拓展特征提取网络，在卷积模块内部阻隔大、中、小目标信息提取链路;衔接多尺度特征渐进融合网络，增强多尺度目标高、低频语义信息在自身链路上的传递与继承能力;利用多尺度信息推理器对融合后的特征图进行预测计算，完成不同大小、种类目标的精确识别。结果表明，所设计的算法准确率为92.2%、召回率为80.6%，能够赋予无人机、灵巧巡飞弹等智能无人武器装备对多尺度、多种类目标的精确高效识别能力。
关键词：深度学习;;卷积神经网络;;目标识别;;机器视觉;;小目标检测
基金资助：沈阳理工大学引进高层次人才科研支持计划(1010147001254)
