基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤與控制

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摘 要：針對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤與控制過(guò)程中易出現(xiàn)遮擋、形變和模糊等問(wèn)題，提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤與控制方法．利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建ＣＮＮ模型，在原始移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)圖像金字塔內(nèi)，提取多尺度特征，結(jié)合濾波算法獲取的移動(dòng)目標(biāo)響應(yīng)圖，在多模板條件下求解各層卷積特征濾波最佳參數(shù)，通過(guò)最佳參數(shù)和濾波響（剩余5220字）