基于格拉姆角场和CNN的多目标航迹识别方法及系统

本申请公开了一种基于格拉姆角场和CNN的多目标航迹识别方法及系统，涉及目标识别和机器学习技术，包括：获取目标的飞行数据，对所述飞行数据进行预处理；基于预处理后的飞行数据，计算格拉姆矩阵，并利用角场变换，将航迹的时间序列转换为二维图像，以在所述二维图像中利用任一像素值表示相应时刻的航迹点与参考点之间的角度差；将所述二维图像输入预先训练的卷积神经网络CNN模型，以利用预先训练的CNN模型输出目标航迹识别结果。本申请实施例通过格拉姆角场转换将时间序列数据转换为图像形式，便于CNN进行特征学习和模式识别，从而实现对航迹的自动识别。