采用神经网络CNN算法

./data
    存放训练集和测试集
./Model
    存放训练后的参数信息
./tensorflow
编译好的tensorflow动态库
./result
    用于检查测试的分类结果
./getNNmodel.ipynb
    训练模型，将参数保存为.pb文件
./main.cpp
    测试样例

-->准备编译好的tensorflow动态库

-->准备好训练集

-->运行getNNmodel.ipynb，获得./Model/xxx.pb文件

-->调用分类器函数（三步详见main.cpp）

-->观察result，检查效果

准确率：98%以上

速度：0.7ms per target

1、网络精度优化,可以考虑增大输入的图像大小.或是考虑调整神经网络结构. 出现的问题,将灯条识别为1

2.是不是可以考虑最后使用softmax而不是logistics,从而进行装甲板打击顺序的选择