"基于神经网络的自动目标识别算法综述"
基于神经网络的自动目标识别算法是近年来无人机发展的重要方向之一。随着计算机视觉技术的发展和自动控制技术的日益成熟，自动目标识别（ATR）成为未来无人机智能化的重要研究方向。在军事侦察中，无人机具有低成本、高隐蔽等有人机不可比拟的优势，随着计算机硬件性能的不断提升，无人机在目标侦察、目标跟踪、行为检测、任务评估等方面将发挥日益重要的作用。
自动目标识别系统的处理流程包括数据采集、预处理、模型建立、模型编译、模型训练、模型导出与模型应用。在以无人机为平台采集图像进行目标识别时，训练集图像的成像质量往往对模型的识别效果有很大的影响。因此需要对用于模型训练的图像进行预处理，通常采用的图像预处理方法有图像二值化处理、图像旋转变换、图像去噪等。
目前用于无人机目标检测的深度学习算法主要有三类：基于区域分类的目标检测算法、基于提取候选区域分类的目标检测方法和基于深度学习的回归方法。基于 HOG 的目标检测算法是一种较为老式的目标检测算法，主要流程是首先采用不同大小、不同长宽比的滑动窗口对图像进行遍历，获得若干待分类区域，然后采用 SIFT 算法、HOG 算法等对检测目标进行特征提取，最后采用支持向量机（SVM）、Adaboust 等算法对获得的待分类区域进行分类。
基于侯选区域分类的目标检测算法是为了解决基于遍历区域分类算法时间复杂度高的缺点，提出了几种更为高效地侯选区域检测算法。其中较有代表性的是 Selective Search 和 EdgeBoxes。使用卷积神经网络进行图像分类比传统的神经网络具有巨大的优势。作为基于侯选区域分类的一种代表性算法，R-CNN 的流程如下：首先使用选择性搜索算法对输入图像从下至上提取 2000 个左右候选区域，然后将不同大小的候选区域缩放至同一大小后输入的卷积神经网络，并将卷积神经网络的输出作为特征输入到 SVM 进行分类。
基于深度学习的回归方法是将任意大小的输入图像划分成多个网格，对于每个网格都会产生预测边框，然后对这些预测边框进行非极大值抑制（NMS），以获得最终的检测目标。YOLO 算法和 SSD 算法是这一类算法中较有代表性的两种。在无人机目标识别中，基于神经网络的自动目标识别算法具有很高的应用价值，未来还将继续推动无人机智能化的发展。
无人机自动目标识别算法的发展趋势将更多地集中在基于深度学习的方法上，因为这些方法具有更高的准确性和实时性。同时，无人机自动目标识别算法的发展也将更多地考虑到实际应用场景，例如军事侦察、灾难救援、农业监测等。
