一种基于大数据的人工智能目标识别测距方法

       本发明属于目标识别、测距技术领域，具体涉及一种识别准确率更高、速度更快的基于大数据的人工智能目标识别测距方法。本发明包括对接收的信号进行预处理；通过K‑Means聚类算法，生成识别目标的锚定框；构建卷积神经网络支路，定义卷积神经网络的层和参数；利用测试集对神经网络评估模型进行线性调频信号的信号到达时间测试，输出线性调频信号的信号到达时间估计结果，通过输入的图像信息得到目标与接收器之间的水平距离。本发明能够在多种复杂背景与分辨率下对实现目标检测与识别，加强梯度下降过程中有用特征的使用率，提高目标识别和测距的准确率。