简介：摘 要：被动红外成像探测与识别技术是现代武器装备制导中十分重要的技术。该文对红外舰船目标图像的检测与识别方法进行研究，提出了一种基于质心矩形的红外目标识别方法，应用结果表明该方法可有效识别红外舰船目标，能为红外舰船目标自动检测与识别提供参考。

简介：水声目标识别是海战场情报处理的重要组成，是武器分配、反潜和鱼雷防御的前提以及现代化海洋作战的重要保障。首先，分析了多种水声目标识别方法和特点，针对单一识别方法的局限性给出了常用目标综合识别算法模型，将多传感器和多方法的目标识别结合成一个系统，从而更高效和准确地识别水声目标；然后，介绍了水声目标识别的国内外发展历程和现状，分析了科技发展引起水声目标噪声弱化、部分特征消失和假目标多样化等特点；最后，针对传统识别方式的局限性展望了未来非声探测、特征挖掘、水下无人航行器图像识别和人工智能识别等新技术方向。

简介：摘要：我们都知道，在高科技信息对抗的情况下，各种监测设备的功能不断增加，发现的信息复杂且不断变化，而且每天都在增加。另一方面，使用各种技术来对抗隐形，如干扰和欺骗，增加人为造成的人为干扰，对独立的单边目标识别造成严重问题。通过一个传感器实现高生产率和稳定的目标识别系统的困难使数据与多个传感器融合成为一种特殊的数据处理工具，吸引了注意力。

简介：根据使用SJD－303A型回声声纳在南海海区攻潜训练实践，分析了假目标的来源，对假目标识别的难点，对水面舰艇声纳如何提高准确识别目标性质提出了4点看法。

简介：摘要：海洋环境是典型的强杂波环境，当使用地波雷达探测海上目标时，回波会与来自海洋各种尺度的海浪（海杂波）的散射回波的干扰混合在一起。海杂波干扰的一阶分量的幅度非常大，极易超过或等于目标的检测阈值，使其易于产生漏警和虚警。传统的海杂波抑制方法譬如动目标指（MovingTargetIndication，MTI），动目标检测（MovingTargetDetection，MTD）等方法依靠的是多普勒效应，通过提取目标与杂波的径向速度，算出他们的不同多普勒频移。但是实际情况下的海杂波多普勒频谱很宽，目标信号往往陷入海杂波多普勒频宽中导致检测不力。此时采用MTI、MTD等方法很难检测成功。近年来，有学者将原本用于解构自然图像的稀疏理论引入海杂波的研究中，取得了一定成果。

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：针对二维ISAR像的空中目标识别问题,提出了一种新的识别算法。首先通过对数极坐标变换,将笛卡儿坐标系下的尺度、旋转变换转变成对数极坐标系下的平移变换,然后对新坐标系下的图像进行二维傅里叶变换,利用傅里叶变换模值的平移不变性,得到具有尺度、旋转不变性的特征矩阵,最后与模板的特征矩阵进行矩阵相关,识别分类。用实测数据进行了验证,证明了算法具有较快的速度和较好的识别结果。

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：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：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：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：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。

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。