简介：针对雷达目标的互易性修正问题，利用机器学习理论，提出一种基于非线性表示子的极化雷达目标互易性修正方法。尝试将Krogager和Cameron目标分解方法用于宽带极化雷达目标的识别，分别基于这两种目标分解方法对宽带极化雷达目标进行特征提取，在Krogager分解中使用核非线性分类器和分类器融合方法对特征矢量进行分类，在Cameron分解中使用投票判决方法对特征矢量进行分类。仿真结果表明，所讨论的方法有较好的性能。

简介：文章以基于光纤传感器目标识别分析为研究对象，首先对目标识别过程进行了阐述分析，随后分析了基于光纤传感器的目标识别方法，最后对实验结果验证分析与结论进行了叙述以供参考。

简介：分析了弹道中段雷达面临的识别环境及其识别特点，系统归纳了弹道中段雷达目标识别方法。根据所采用的特征不同，将弹道中段雷达目标识别方法分为基于结构特征的识别方法、基于弹道特征的识别方法和基于微运动特征的识别方法。详细阐述了三种识别方法的物理基础和研究进展，分析了它们各自的特点，最后展望了弹道中段雷达目标识别的发展趋势。

简介：摘要彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息，因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。本文运用伪彩色图像处理结合阈值处理法和反向投影法对含有三个LED区域的彩色图像进行识别与定位，并比较了它们的优缺点。通过比较发现，阈值处理法处理速度较快，但精度不高。反向投影法检测LED区域定位较准，但是处理时间过长。

简介：雷达高分辨距离像在实现自动目标识别方面具有较大潜力，其识别性能与雷达系统参数，如雷达工作频率、信号带宽等有关。此外，用于采集识别器训练数据的雷达接收机的特性与实际工作的雷达接收机的特性会有所不同，也会影响到识别性能。文中对上述参数对识别性能的影响进行了分析和评估，所得到的结果对目标识别雷达的系统设计具有参考价值。

简介：

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：本文是基于OpenCV的人脸检测算法原理，在 C++或者Python环境下基于 OpenCV 实现一个简单的人脸检测和跟踪程序，利用 Adaboost 学习算法来解决目标识别的目的。

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：随着船运流量的增加，也出现了相应的管理问题，例如对海上非法捕鱼、海盗行为、贩毒、非法货物运输的严厉打击，以及针对海上事故的救援。因此海域管理必须依靠船只巡航以及设备的监控、检测，形成一套实时监测系统，对我国的海洋管理具有重要的理论意义和应用价值。针对海上环境复杂多变、船舶目标检测精度不足和效率低下的问题，提出基于改进yolov5的船舶目标检测算法，在主干网络添加坐标注意力机制，以提升算法的特征提取能力；使用DIOU_Loss代替原有的损失函数，增加检测准确度和定位精度；应用GhostConv卷积，减小模型量的同时而保持精度基本不变。实验结果表明，相比与改进前的yolov5，改进算法的平均精度均值（mAP）、精准率（P）和召回率（R）分别提升了2.0%、1.7%、1.5%，验证了改进算法对船舶识别有很好的效果。

简介：【摘要】本文主要研究了以OPENMV作为网球智能收集小车的控制中心，利用OPENMV自身所具有的图像识别功能对已有的网球进行识别。通过图像处理后进而确定网球所在的位置，然后控制小车运动到相应的位置，控制机械臂对网球进行抓取，最后将网球放到小车自带的收集框内。经实验测试，该基于网球目标识别与收集的智能小车能够很好地实现各部分的功能。

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：针对战场目标识别问题的特点，提出了一种基于模糊推理的求解方法，构造了一个目标识别专家系统，给出了系统结构，讨论了识别信息的模糊化处理方法、知识的表示技术和模糊推理方法。

简介：本文讲述了聚类分析方法的步骤，以及基于模糊C均值聚类识别方法的原理和模型，以及方法的步骤。运用模糊C均值聚类识别方法，对给定特征的样本数据进行了聚类识别，并利用最大隶属度的识别原则进行识别，计算结果表明是可行和有效的。

简介：在战场侦察雷达的应用中,对炸点目标的探测和识别,一直是一个重要课题。针对炸点和普通目标的回波特性作了讨论。文中研究了炸点和普通目标回波信号经动目标检测（MTD）处理后的特征,发现了两种目标特征谱在多普勒滤波器通道响应的特点,提出了一种在多普勒滤波器通道进行二元积累,设定检测门限来判定炸点目标的方法;另外,对目标多普勒响应的滤波器分布特征作了分析,利用炸点目标与普通目标的多普勒分布差的区别进行目标识别,并取得了很好的效果。

简介：传统基于Gabor滤波器的SAR目标识别方法根据图像全局特征进行目标识别,忽略图像局部纹理特征,容易受到噪声因素的干扰,获取的SAR目标识别结果精确度较低。因此,提出基于图像局部纹理特征的SAR目标识别算法,对SAR图像纹理特征进行提取,提取SAR图像纹理特征时,采用优化的TPLBP特征描述器提取图像局部纹理特征,获取TPLBP局部纹理特征向量;通过基于ELM分类器的SAR目标识别算法,对TPLBP局部纹理特征向量进行SAR目标分类与识别,获取理想的SAR目标识别结果。实验结果表明,所提方法在SAR目标识别方面具有准确率高、误判率低的优势。

简介：摘要随着摄像头安装数量的日益增多，以及智慧城市和公共安全需求的日益增长，采用人工的视频监控方式。已经远远不能满足需要，因此智能视频监控技术应运而生并迅速成为一个研究热点。智能视频监控技术是一个跨领域的研究方向，它的研究内容丰富，应用领域广泛多样。文中对智能视频监控技术的发展历史、研究现状以及典型算法的现状给了比较全面的综述。首先从底层、中层、高层对智能视频监控技术进行分类，分别对目标检测、目标跟踪、分类识别以及行为分析算法进行归纳总结；然后对典型算法的优缺点进行分析，给出了典型算法在现有研究。数据库上的性能对比，并对待解决问题和难点进行了总结；最后对智能视频监控技术在物联网背景下存在的挑战。以及未来发展趋势进行了探讨。

简介：针对典型目标识别问题,提出了一种基于投影寻踪的高光谱目标识别算法。先对高光谱图像进行最小噪声分离变换,计算出本征维度,同时对图像去噪,然后采用信息散度作为投影指标,对投影指标值自适应分割,得到所要提取的波谱曲线,最后用光谱角匹配识别出目标及其位置。高光谱图像验证结果表明,该方法有效地去除了图像噪声,而且能够快速、可靠地提取端元并识别出目标。