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：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：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：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：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：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：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】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：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：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：无人机视觉识别技术是将无人机作为载体，结合机器视觉技术，利用无人机在飞行过程中拍摄的图像，并且从图像中提取信息进行处理，最终用于无人机自主控制的输入和无人机终端应用领域的拓展。本文对无人机的目标识别和追踪系统设计进行分析。

简介：【摘要】近年来固定翼无人机市场快速发展，视觉目标识别技术作为增加无人机安全飞行的保障也随着技术的发展日新月异。固定翼无人机在飞行过程中，通过其识别设备收集周边环境的信息，从而引导做出相对应的动作指令以达到相应功能。本文针对固定翼无人机的识别设备内部技术框架进行相关算法模拟，分析其运行流程并提出相关建议，以期可以更好的帮助固定翼无人机实现自我调节。

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：随着深度学习技术的不断进步，机器人视觉目标识别已成为研究热点。本文综述了基于深度学习的机器人视觉目标识别算法，介绍了数据预处理、网络结构设计、训练策略与优化、模型评估与优化等关键环节的研究现状与进展。在算法设计方面，本文提出了一个结构化的网络设计方法，并探索了有效的训练策略和优化技巧。在实现部分，详细说明了硬件平台与软件环境的搭建，以及算法实现的具体流程。通过一系列实验，验证了所提出算法的有效性，并对实验结果进行了深入分析。研究结果显示，该算法能够在不同环境下准确识别目标，具有良好的泛化性和实用性。

简介：摘要：针对无源雷达隐蔽性高、抗干扰能力强、成本低等优势，对无源雷达的研究现状和技术应用前景进行分析。无源雷达的微弱目标检测、目标识别等技术存在较大的提升空间，该技术的突破将促使无源雷达在未来战场中成为隐身战机和反辐射弹的天敌。

简介：摘要:针对传统船舶监测方法中存在工作量大易误判等问题，提出一种基于改进Faster R-CNN算法的船舶检测识别方法。自行拍摄制作船舶数据集，并通过翻转、裁剪、抖动等方式对数据集进行扩充。基于TensorFlow框架搭建深度学习系统环境，选取VGG16-Net作为特征提取网络。通过微调模型、参数调试等方法优化训练模型，提高了检测模型的识别精度。然后通过Faster R-CNN模型对数据进行训练、学习最终船舶平均识别率mAP指标（mean Average Precision）达到90.7%，通过深度学习达到了使用少量样本获得较高识别率的效果。

简介：摘要: 遥感卫星图像识别技术是当今世界的热门话题。针对军事目标识别领域中图像识别易受到多种干扰导致精度和识别效率低下的问题，对尺度不变特征转换算法（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）进行改进。提出使用哈希与描述符二值化的方法，来提升SIFT 特征匹配效率，将SIFT 描述符二值化，在损失些许精确度的情况下，降低计算特征点间距离的复杂度。实验结果显示，虽然SIFT 的二值化和哈希都损失些许精确度，但是整体的匹配速度提升许多，所花费的时间约为传统SIFT识别方式的2500分之一，而且本研究的哈希也能够运用在其他SIFT 二值化描述的方法，其匹配速度也比传统SIFT 搜寻方式快约2500倍。该方法降低整体匹配时间，且适用于其他 SIFT 二值化描述方法。

简介：摘要：雷达信号识别效率和准确性对雷达系统运行水平具有直接性影响，本位以典型的FMCW雷达结构为例，在对雷达侦察系统简要概述的基础上，分析雷达信号识别的关键技术应用及要求，以期为相关研究提供参考。