赵莉苹，邱秀荣

(1.郑州科技学院 信息工程学院，郑州 450064；2.商丘工学院 信息与电子工程学院，河南 商丘 476000)

高速运动图像的目标自动识别技术是计算机视觉图像处理领域极具挑战性的研究课题之一[1]，在航空航天、军事公安等领域具有良好的应用前景.但目前高速运动图像的自动识别技术仍存在较多问题未得到有效解决，现阶段目标图像数据显著上升，如何解决目标自动识别的精度问题已经成为高速运动图像目标自动识别技术研究的关键.

目前众多学者对高速运动图像自动识别模型[2-3]进行了研究，并取得了一定的研究成果.吴志攀等[4]提出了基于深度学习的高速运动图像自动识别模型，该模型采用维纳滤波对采集到的高速运动图像进行复原处理，运用深度学习算法，将复原后的高速运动图像进行识别，该模型具有一定的识别速度，但是识别效果不太理想.李江等[5]提出了基于主成分分析的高速运动图像自动识别模型，该模型通过智能摄像机采集高速运动图像，采用主成分分析法提取高速运动图像特征，根据处理后的特征构建多个分类器，采用Adaboost方法将较弱的分类器构建成相对较强的分类器，利用该分类器完成对高速运动图像的自动识别，该模型具有较高的识别效率，但是识别误差较高.

针对上述问题，本文提出了基于射频技术的高速运动图像自动识别模型.结合射频读取采集得到的高速运动图像编码，对……