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：探地雷达（GPR）检测技术是目前城市道路脱空检测中一种常用的无损检测技术，传统的探地雷达检测中，由人工对雷达图像进行识别，过程中不可避免的会发生漏检、错检、效率低下等问题，极大地影响了检测结果的正确性。而通过基于深度学习的目标检测网络对雷达图像进行识别可以避免这些人工检测过程的缺点，目标检测算法已证明其能从图像和视频中识别各种类型物体,目前对于探地雷达图像检测的研究还不多。本文总结了探地雷达技术与常用的目标检测网络模型在路基病害检测中的研究。

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：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：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：

简介：摘要：近年来,深度学习技术的飞速发展为雷达目标识别提供了新的思路。深度学习方法能够自动学习数据中的高层次特征表示,在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。然而,传统的深度学习方法依赖于大量标注数据,在小样本场景下性能会显著下降。为了解决这一问题,小样本学习方法应运而生。小样本学习旨在利用少量标注样本实现对新类别的快速学习和适应。将小样本学习与深度学习相结合,有望突破传统雷达目标识别的瓶颈,实现复杂场景下的高精度、低成本识别。

简介：摘要：本研究聚焦于基于深度学习的图像识别与目标检测算法的探讨。随着深度学习技术的不断发展，图像识别和目标检测领域取得了显著进展。我们回顾了现有的深度学习模型，并分析了它们在图像识别和目标检测任务中的应用。同时，我们提出了一种新的深度学习算法，以提高图像识别的准确性和目标检测的精度。通过大量的实验和比较，我们验证了该算法的有效性，并与现有的算法进行了性能比较。研究结果表明，我们的算法在图像识别和目标检测方面取得了显著的改进。这项研究对于提高计算机视觉领域的应用潜力具有重要意义。

简介：摘要：随着无人机技术的飞速发展无人机在军事、民用等领域得到广泛应用。为了提高无人机在各种任务中的自主性和智能性，本研究基于OPENMV平台对无人机目标识别与跟踪算法进行深入研究与优化，通过对传感器数据的实时处理，研究人员设计了一套高效的目标识别与跟踪系统使得无人机能够更准确、更稳定地识别和跟踪目标。

简介： 摘要：随着深度学习技术的发展，其在军事领域的应用日益广泛。本文针对深度学习优化目标识别精度对火力分配效率的影响进行了深入分析。首先，介绍了深度学习在目标识别和火力分配领域的研究现状；其次，详细阐述了深度学习优化目标识别精度的方法；最后，通过实验验证了深度学习优化目标识别精度对火力分配效率的提升作用，并展望了未来的发展趋势。

简介：摘要：本文针对基于雷达的无人机目标识别与跟踪技术进行研究。首先分析了无人机目标的特点及其在雷达探测中的挑战，然后介绍了当前无人机目标识别与跟踪技术的发展现状。接着，从雷达信号处理、特征提取与选择、目标识别与跟踪算法三个方面对技术进行了详细阐述。最后，探讨了未来发展趋势和潜在应用领域。

简介：摘要：本文旨在探讨老年肺炎患者早期识别的重要性，提出针对老年肺炎患者的综合护理策略，旨在提高老年肺炎患者的治疗效果和生活质量。

简介：摘要：本文对综合实践教学目标实现的框架设计进行了简要地阐述，并对其制定的基本原理进行了剖析，并对其进行了讨论，对其进行了具体的执行和评估。目的是强化对小学数学综合实践教学目标实现途径的探索，让传统的小学数学教育方式发生转变，将综合实践教学目标真正地贯彻执行下去，进而保证小学数学教育的质量。

简介：摘要：恶臭废气来源广泛，包括工厂排放、畜禽养殖和垃圾堆积等多种源头。这些废气中的恶臭物质给周边居民和环境带来不良影响，加大环境污染和公共健康风险。因此，如何准确识别恶臭废气来源，并采取科学有效的综合治理技术具有重要意义。不同来源的恶臭废气特点、治理技术及应对策略，为环保领域的决策提供科学依据。基于此，本篇文章对恶臭废气来源识别与综合治理技术进行研究，以供参考。

简介：摘要: 黄栌茎跳甲对商州区的江山森林公园、大荆镇西峪村的黄栌树叶进行为害。作者深入黄栌分布区对黄栌胫跳甲的危害情况、生活习性进行调查，同时进行综合防治试验。结果表明，商州江山景区发生率明显高于其他乡镇，且黄栌分布的区域均有黄栌胫跳甲为害，而且还危害漆树叶。严重时会造成黄栌叶片缺刻、损伤甚至只剩叶柄，影响黄栌的正常生长和秋季观赏效果。黄栌胫跳甲的发生与生存环境因素有关，同时化学药剂和人工措施相结合对其有明显防治效果，采用5%虱螨脲乳油1000-1500倍液，3%噻虫啉微胶囊剂2000-3000倍液，4.5%高效氯氰菊酯乳油1500-2000倍液，1.3%苦参碱水剂500-1000倍液等药剂防治，对幼虫的防效可达90%以上。