智能目标识别

作品数：8被引量：54H指数：5
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基于深度学习的光电系统智能目标识别被引量：6
《兵工学报》2022年第S01期162-168,共7页李良福 陈卫东 高强 许开銮 刘轩 何曦 钱钧 
国家自然科学基金项目(61973244)。
智能目标识别技术是光电系统多维立体侦察体系的重要支撑,是实现多角度、全方位目标定位、感知分析的基础。为满足复杂环境下光电系统中基于深度学习的目标识别需求,聚焦数据、算法和计算能力三大挑战,提出一种基于多源信息融合的智能...
关键词：光电系统 智能目标识别 深度学习 多源数据 图像融合 视觉感知 
智能目标识别在未来军事作战中的应用与思考被引量：3
《军事文摘》2021年第4期52-56,共5页翟佳 郭单 李元 董毅 
军事技术决定战争形态。人工智能作为最重要的颠覆性技术,在军事领域的运用曰趋广泛深入,成为引领世界新军事革命的主要因素,未来必将改写战争规则,催生智能化战争。智能目标识别,作为一项面向探测预警、情报侦察、态势感知、精确制导...
关键词：自动目标识别 人工智能 态势感知 使能技术 情报侦察 颠覆性技术 军事应用领域 智能化战争 
多模态图像智能目标识别对抗攻击被引量：5
《国防科技》2021年第2期8-13,共6页拓世英 孙浩 林子涵 陈进 
基于深度学习模型的新一代智能化多模态(可见光/红外/雷达)图像识别系统已逐步在航空航天情报侦察、人机交互增强作战系统、无人作战平台自动图像目标识别以及多模复合图像末制导等多个军事场景中得到广泛应用。然而,由于深度神经网络...
关键词：深度学习模型 智能图像识别 对抗攻击 鲁棒性评估 
基于智能芯片的舰船目标智能识别系统设计及实现被引量：1
《战术导弹技术》2020年第1期57-62,共6页彭健 李天任 王宇航 惠俊鹏 
传统的海面目标检测识别方法在复杂背景下存在目标检测率低、目标特征依赖人工设计等问题,很难满足实际应用的要求。本文以深度学习、智能芯片等技术为基础,针对可见光、遥感等多波段传感器成像,基于主流深度学习框架建立图像识别、目...
关键词：深度学习 智能芯片 智能目标识别 海面目标检测 
无源雷达智能目标识别被引量：2
《国防科技》2018年第2期58-64,共7页蔺美青 李思施 
现代战争给无源雷达目标识别提出更高要求。针对传统数据库匹配识别方法存在的识别率低和容错性差等缺陷,提出采用智能算法进行无源雷达目标识别,构建了无源雷达智能目标识别总体框架,并设计了支持向量机方法、神经网路方法和证据理论...
关键词：无源雷达 目标识别 智能算法 神经网络 支持向量机 证据理论 
基于深度学习神经网络的SAR星上目标识别系统研究被引量：14
《上海航天》2017年第5期46-53,共8页袁秋壮 魏松杰 罗娜 
国家自然科学基金资助(61472189);上海航天科技创新基金资助(F2016020013)
实现对地面目标的智能识别,对一种基于深度学习的卷积神经网络(CNN)的星载合成孔径雷达(SAR)星上目标识别系统进行了研究。系统由星上和地面两部分组成。其中:地面部分进行网络结构设计、SAR图像数据预处理、CNN模型训练、模型压缩及上...
关键词：SAR图像 智能目标识别 深度学习 卷积神经网络 深度压缩 数据精度压缩 剪枝 模型效率 
机载雷达和红外数据融合的智能目标识别被引量：14
《红外与激光工程》2010年第4期756-760,共5页张铁柱 蒋宏 
航空科学基金项目(2007ZC51038)
为了提高机载传感器目标识别系统的性能,提出了利用机载雷达和红外成像传感器数据融合的智能目标识别算法。对红外成像传感器,采用了基于小波矩特征和BP神经网络的目标识别算法,首先提取目标图像的小波矩特征并进行特征选择,然后通过BP...
关键词：数据融合 目标识别 小波矩特征 神经网络 模糊推理 D-S证据理论 
基于支撑矢量机的智能目标识别方法被引量：9
《西安电子科技大学学报》2001年第6期743-746,共4页丁爱玲 刘芳 姚霞 
国家自然科学基金资助项目 ( 6 0 0 730 5 3)
支撑矢量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法 .文中将支撑矢量机的概念引入雷达的目标一维像识别中 ,对其机理作了详细地分析 ,建立了相应的支撑矢量机分类器算法 .对雷达目标的回波数据进行目标特征提...
关键词：支撑矢量机 雷达 智能目标识别 学习算法 
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