【最新成果】基于改进SE-ResNet50的激光雷达晴空湍流识别研究（视频）

本文研究了基于改进SE-ResNet50的激光雷达晴空湍流识别方法。背景方面，晴空湍流难以直接识别，对飞行安全构成威胁，传统识别方法依赖单一数值计算，识别率低。研究目的是通过深度学习技术提高晴空湍流的识别准确率。作者团队以ResNet50为基础网络，添加SE块进行挤压激励操作，并修改激活函数为HardSwish，得到改进的SE-ResNet50网络。实验结果表明，该模型在晴空湍流图像识别中准确率达到95%，实际测试中正确率高达100%，显著优于其他对比模型。结论表明，改进的SE-ResNet50模型能有效识别晴空湍流，具有实际应用价值。