简介：【摘要】基于多源异构传感器系统的目标综合识别技术能充分融合战场上多种不同类型传感器的探测信息，相比于单源传感器显著能提高目标识别准确率。本文就基于雷达、光电、无线电侦测等多种设备的传感系统，设计了一种目标综合识别架构，并针对其中的特征提取、识别算法、综合识别等关键技术进行了分析与探讨。

简介：摘要：近年来，随着科学技术的发展，从传统的人工识别方法到自动识别方法，目标识别已成为研究的热点之一，识别的准确性和效率大大提高。计算机视觉技术中目标识别是重要应用，已在各个工业领域得到应用。为了检测特定的环境和目标，由于恶劣条件的复杂性，没有针对其多种环境的通用算法。

简介：摘要：针对油田场景中生产管理工作的特殊性，视频目标识别模型的研究需要从油田生产现场视频应用场景、运动目标检测与提取方法、运动目标属性特征及比对方法 3个方面进行研究。根据油田生产现场具体业务特征，确定视频智能分析应用的具体业务场景，包括周界防范、区域入侵、车辆布控、人员布控等，进而确定每种场景下的分析目标的结构化特征。通过人工智能和深度学习算法，对场景中的运动目标进行深层次的特征提取和交叉比对，并通过多次迭代提高特征值的准确性。

简介：摘要：对战场目标作战意图的快速、准确和自动识别, 是智能决策的前提和基础。目标战术意图通常由多个战术动作组合完成，因而目标状态呈现动态、时序变化特征，用类似于栈的编码建立特征集，将目标在多个时刻的属性作为输入，利用长短期记忆网络循环神经网络进行战术意图识别。

简介：摘要：本文研究了不同目标函数对结构损伤识别精度的影响。结果表明依据MTMAC指标定义的目标函数损伤识别结果精度最高，同时具有良好的鲁棒性。

简介：　　摘要：文章首先概述了军事目标识别技术的发展历程，接着，进一步探讨了技术应用中所面临的主要挑战，包括技术精确性和可靠性问题，环境复杂性对识别准确率的影响，以及对抗技术和反制措施的应对。此外，文章预测了军事目标识别技术的未来发展趋势，突出了未来可能遇到的新挑战。通过对这些关键领域的深入分析，文章旨在为军事技术领域的专家和研究者提供一个全面的参考视角。

简介：【摘要】分析了多普勒效应的产生机理，针对以往脉冲多普勒雷达中的多普勒音频滤波技术，提出一种根据目标多普勒速度自适应改变FIR滤波器中心频率和带宽的滤波器调制算法，用matlab对该算法进行了仿真验证，阐述了工程上雷达多普勒音频自适应滤波的设计流程以及DSP的编程实现。

简介：摘 要：现阶段国内外对目标识别开展了广泛的研究，发现普遍都采用可见光图像的方式。基于红外图像理论对目标识别的研究依然存在着短板。由于可见光目标识别具有一定的环境限制，使得目标识别依然存在较大的难度。相比于可见光成像，红外成像具有很大的优势，因此针对使用红外图像对典型目标进行识别很有必要。

简介：摘要：深度学习是根据数据技术以及图像技术的展开的新型机器学习技术。现阶段，深度学习技术在我国的发展建设中起到举足轻重的作用。深度学习是基于信息的神经网络和高度的科学技术理论，如卷积理论，就是为了强化机器深度学习的可靠性以及精准度。本文将通过对目标识别中的深度学习的应用研究展开详细的讨论，以便于提高目标识别的技术能力。

简介：摘要：当前，实现对未来战场作战意图的快速识别，是未来战争发展的重要基础和前提。在深度学习技术快速发展的背景下，复杂战场下的意图识别问题也发展出了全新的解决路径，不仅为战场目标下的作战意图识别提供了技术发展支持，同时也进行了技术更新。对此，文章基于当前意图识别的发展概述，对传统意图识别的研究方法进行探讨，并根据深度学习技术下的意图识别方法进行了展望。

简介：摘要：随着智能算法的不断发展，BP神经网络也逐渐被应用于图像处理领域。通过不断训练获得能够与实际情况相匹配的网络结构，在通过测试后，可利用BP神经网络对后续图像进行处理，完成自主的运算过程，减少人工参与度。在对目标进行识别的过程中，BP神经网络可大大减少工作量，提高图像处理的效率。

简介：摘 要：基于图像处理技术研究感兴趣区域的障碍物识别方法，利用图像处理技术进行滤波、去噪，边缘检测等预处理，通过Sobel算子测试，确定图像边缘检测算法，采用霍夫变换算法实现车道线检测，并通过对比图像每行灰度均值进行车辆前方目标感兴趣区域的获取。搭建matlab仿真平台对比分析图像数据，测试结果表明，该方法可实现前方车道线内车辆目标的有效检测与识别。

简介：摘,要：在研究CAN报文收发机制,帧结构等CAN通讯理论的基础上，研发了一套毫米波雷达收发控制器，实现控制器与毫米波雷达之间的数据收发功能。根据雷达的观测坐标值获得真实坐标值的最优估计，不断更新目标状态，尽可能消除雷达信号中的不良干扰。使用CANoe软件完成上位机显示界面开发，最终搭建毫米波雷达CAN网路通讯试验台架，证明了该雷达传感器信号通讯与处理方法的有效性。,关键词：毫米波雷达,MPC5604B，CAN总线,

简介：摘要：遥感图像军事目标纹理分类识别技术作为遥感图像分类技术的重要组成部分，在军事目标纹理分类识别中有着重要地位。本文基于遥感图像分类对典型军事目标进行纹理分析，提出了SOFM网络模型结构以及LIADR纹理分类识别算法，同时又针对不同环境下的不同目标纹理进行了分类识别试验。试验结果表明与一般纹理分类算法相比，遥感图像军事目标纹理分类识别算法在降低目标纹理分类误差、提高目标纹理识别精度、提高军事目标地理信息系统服务质量等方面具有明显优势而且可应用于军事目标纹理检测之中。

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的目标识别算法，并对其性能进行全面评估。介绍深度学习在计算机视觉领域的重要性及其广泛应用。随后，分析了目标识别算法的发展历程，并重点介绍了经典模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。在此基础上，着重讨论了算法性能评估的方法和标准，包括准确率、召回率、F1分数等。最后，通过对比实验结果，全面评估了不同算法在目标识别任务上的性能，并提出了一些优化和改进的方向，为进一步研究和应用提供了重要参考。

简介：摘要：随着雷达技术的不断进步，高分辨极化雷达在地面目标识别中发挥着越来越重要的作用。高分辨极化雷达地面目标识别技术是一种高效、准确的雷达技术，具有广泛的应用前景。它在军事、安防等领域都有重要的应用价值，对于提升我国在这些领域的实力具有重要意义。本文深入研究了高分辨极化雷达地面目标识别的关键技术，包括极化特性分析、高分辨率成像以及目标识别算法。

简介：摘要：机器视觉的目标识别和表面缺陷检测是当前计算机视觉领域的研究热点之一。本文在现有研究的基础上进行了扩展，并提出了一种基于深度学习的目标识别和表面缺陷检测方法。首先，我们使用卷积神经网络（CNN）对目标进行特征提取和分类，以实现准确的目标识别。其次，我们引入了一种基于图像分割的方法，通过对图像进行分割，可以有效地检测和定位表面缺陷。最后，我们在公开数据集上进行了实验验证，并与其他方法进行了比较。实验结果表明，我们提出的方法在目标识别和表面缺陷检测方面具有较高的准确性和鲁棒性。

简介：摘要：本文针对雷达战场目标分类与识别技术的实时应用进行研究，分析了现有技术的优缺点，提出了一种基于深度学习与大数据的实时目标分类与识别方法。通过对雷达信号的处理与分析，结合神经网络与聚类算法，实现了对战场目标的高效分类与识别。实验结果表明，该方法在实时性、准确性和鲁棒性方面具有显著优势，为雷达战场目标监测提供了有力支持。

简介：摘要：随着计算机科学与技术的发展，计算机视觉成为一个热门的研究领域。目标检测与识别是计算机视觉的核心任务之一，它在许多应用领域中具有广泛的应用前景。本论文基于深度学习技术，研究计算机视觉中的目标检测与识别问题，通过分析不同的深度学习模型和算法，探讨如何提高目标检测与识别的准确性和效率，以满足现实场景中对计算机视觉的需求。

简介：摘要：本文综述了基于计算机视觉的机器人目标跟踪与识别方法。首先，介绍了研究背景和现状，阐述了目标跟踪与识别的意义及其在计算机视觉和机器人技术领域的重要地位。接着，详细研究了基于光流法的目标跟踪和基于特征匹配的目标识别，对其基本原理、常用算法和实践应用进行了综述。最后，进行实验验证和分析，探讨了算法性能和实用性。实验结果表明，我们所提出的方法具有一定的可行性和实用性，但还需要进一步改进和优化。