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Multi-Sensor Fusion for UAV Classification Based on Feature Maps of Image and Radar Data
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内容提要
本研究提出了一种多传感器数据融合的方法，通过结合热成像、光电和雷达数据的特征，构建卷积神经网络（CNN），显著提高了无人机的检测和分类准确性，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种多传感器数据融合的方法，以提高无人机的检测和分类准确性。
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通过结合热成像、光电和雷达数据的高层特征，构建了卷积神经网络（CNN）架构。
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该方法在分类性能上显著超过单一传感器的表现，显示出广泛的应用潜力。
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