基于改进Faster R-CNN的舰船目标三维识别算法

针对二维图像无法深度表征目标、远海舰船目标表征困难等问题,提出基于更快卷积神经网络和区域组合识别模型相结合的三维舰船目标识别框架。重建舰船三维模型,在原始的区域生成网络上利用级联的方法改进了生成滑动窗口的方法,同时提出实际标注与区域建议联合识别模型,采用非极大值抑制的方法对容错框进行去除。实验结果表明所改进的算法在舰船目标三维识别的精确率和召回率上均有较大优势。     

《军事通信技术》2013年优秀论文获奖名单

一等奖(2名):苏巧,沈越泓,袁志钢,徐鹏程.无线信道统计复用中一种信号解混的快速算法(4—1);杨茂强,鲁璐,郭道省,潘小飞.基于记忆非线性多项式的星地一体预失真算法(1—1)。二等奖(6名):曾明勇,田畅,吴泽民,付毅,揭斐然.多通道特征级联的人体目标再识别(3—1);马振,张雄伟,杨吉斌,徐玉龙.基于稀疏卷积非负矩阵分解的语音转换方法研究(2—1);张江,张杭,柴仁     

基于时序特征编码的目标战术意图识别算法?

对战场目标战术意图的快速、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。本文针对目标意图识别问题的特点，提出一种基于栈式自编码器（ SAE）的智能识别模型，设计智能识别模型的基本框架，提出一种基于时序特征的输入信号编码方法及相应的模式解析机制，通过将目标状态在多个时刻的时序特征和战场环境、目标属性等信息统一编码为输入信号，将军事专家的知识经验封装为模式标签，模拟人的推理模式与认知经验，实现对目标战术意图的智能识别。最后通过实验，分析预训练过程和网络深度对算法性能的影响，并通过与多层感知机（MLP）和逻辑回归分类器（LRC）识别准确率的比较，验证所提SAE算法的有效性。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

改进的YOLOV3算法在小目标检测中的研究与应用

战场目标的图像检测与识别对于战场监视、侦察、毁伤状态评估和火控系统研究等具有重要作用.以坦克装甲目标为研究对象,选用识别精度高、速度快的YOLOV3为基础目标检测模型,针对复杂战场环境中获取图像目标特征信息少的问题,引入多尺度特征增强结构的方法对YOLOV3模型进行改进,通过丰富特征图多样性的方式,提高模型性能.在坦克数据集上的实验结果表明,改进后的算法对于复杂战场环境下的小目标特征具有更强的敏感性,较大程度上增强了模型的识别精度.     

联合多层次深度特征的SAR图像目标识别方法

提出了联合多层次深度特征的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。采用卷积神经网络(CNN)学习SAR图像的多层次深度特征。多层次的深度特征从不同方面描述原始SAR图像中的目标特性,从而为目标识别提供更充分的决策依据。为了充分发掘不同层次深度特征的独立特性以及它们之间的内在关联,采用联合稀疏表示对多层次的深度特征进行联合分类。根据各层次特征的整体重构误差判定目标类别。采用MSTAR (Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)公共数据集对提出方法进行了性能测试。实验结果表明,该方法的识别性能显著优于现有的SAR目标识别方法。     

基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别

针对高分辨距离像的特点,应用双谱与SVM研究高分辨雷达目标识别问题。提出了基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别方法。该方法选择具有最强鉴别能力的积分双谱构成局部积分双谱特征,基于局部积分双谱进行距离像特征提取,然后应用支持向量机对提取的特征进行分类识别。利用四种局部积分双谱的目标识别仿真实验结果表明,提出的方法具有良好的分类性能。     

基于特征敏感度的弹道群目标聚类识别方法

针对弹道单目标识别中,传感器资源利用率低、识别耗时长的缺点,采用群目标理论,提出了基于特征敏感度的弹道群目标聚类识别方法。该方法首先对目标群进行聚类,然后选取目标特征组合对各个分群进行敏感度计算,确立各分群的威胁度。同时,通过比较某个特定阶段各类特征的优劣性,为特征优化组合提供指导意见,优化了目标特征组合,提高了识别效率。最后,仿真实验验证了方法的可行性。     

特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别评估

针对现有弹道导弹目标聚类识别算法中,很少同时考虑目标特征敏感度与模糊度的问题,提出了一种基于特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别算法。该算法通过目标特征类内类间距离,定义目标特征聚类识别敏感度,将两类目标形成的类看成两个圆,利用圆之间的位置关系,定义目标特征聚类识别模糊度,将所定义的特征敏感度与特征模糊度合理组合,作为目标特征对聚类识别好坏的评估因子。仿真实验从特征评估分析和特征组合分析两个方面验证了算法的有效性。     

鱼雷目标识别技术实验研究

本文分析了雷达目标识别的方法和技术,结合水声环境和目标的特点,提出了一种用于水下目标识别的特征抽取算法,并以ＴＭＳ３２０Ｃ２５为核心研制了相应的实验样机,在水池中进行了实验,结果表明该方法和系统是可行的。     

无监督特征学习的人体活动识别

针对人的局限性可能会导致在提取特征中丢失重要信息,从而影响最终的识别效果问题,提出无监督特征学习技术的惯性传感器特征提取方法。其核心思想是使用无监督特征学习方法学习多个特征映射,再将所有特征映射拼接起来形成最终的特征计算方法。其优点是不会造成重要信息的损失,而且可以显著减少所使用的无监督特征学习模型的规模。为了验证所提出的特征提取方法在活动识别中的有效性,运用一个公开的活动识别数据集,使用三种常用无监督模型进行特征提取,并使用支持向量机进行活动识别。实验结果表明,特征提取方法取得了良好的效果,与其他方法相比具有一定的优势。     

基于Dempster组合规则的电子目标识别算法研究

在军事目标识别中,必须综合考虑目标的电磁辐射信息和红外图像信息,并采用有效的识别算法,才能准确识别电子目标。提出了基于Dempster组合规则的电子目标综合识别方法,完成了基于Dempster组合规则的电子目标自动识别综合处理算法研究,并进行了仿真实验,试验结果表明,该算法是可行的。     

一种基于组合特征的大肠杆菌σ70启动子识别算法

启动子识别是研究基因转录调控的重要环节,但目前算法的识别正确率偏低.在深入分析启动子生物特征的基础上,提出了一种基于多种特征组合的大肠杆菌σ70启动子识别算法,在启动子序列的组成特征、信号特征和结构特征中选取10种典型特征,以此为依据,对位于非编码区和编码区内部的启动子分别加以识别.首先通过特征描述模型分别计算各种特征在启动子序列和非启动子序列中的得分,将特征得分组合成10维特征向量,再利用二次判别分析法在特征向量集上进行训练和识别.在实际数据集中进行的刀切法测试验证了算法的有效性.对位于非编码区的启动子,平均正确率达到了86.7%,明显优于其它算法;对位于编码区内部的启动子,平均正确率也达到了82.4%.算法还具有良好的可扩展性,能够方便地容纳新特征,使识别性能不断提高.     

基于子块积分双谱的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于子块积分双谱的空间目标识别算法.该算法首先从空间目标距离像的双谱中提取出子块积分双谱特征;然后应用KL变换进行特征压缩;最后应用模板匹配方法进行分类识别.计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果.     

基于数据挖掘的战场目标综合识别技术

分析了现有战场目标识别技术存在的问题，提出了基于数据挖掘的战场目标综合识别总体框架，对目标识别知识表示、目标特征知识挖掘、作战模式知识挖掘以及目标综合识别智能化推理等关键技术进行了研究，并说明了各关键技术在战场目标识别中的应用示例，可为提高战场目标识别的自动化、智能化水平提供借鉴。     

基于直线特征的图像－模型匹配算法

提出了一种新的基于直线特征的图像与模型匹配方法。该方法选择那些可以描述目标边界的直线建立模型。识别时 ,分层次地综合使用直线的多种特性 ,从而提高了效率 ,减少了误匹配的可能性。文中给出了用仿真图像和真实图像所做的实验结果。该算法可以用于目标识别、变化检测和视觉导航等多个领域     

基于Floatboost算法的多视角目标识别

采用独立分量分析(ICA)方法对目标图像进行特征提取,提出了基于Floatboost算法与三叉决策树相结合的多视角目标识别级联分类器的设计方法,并融入角度优先粗分类的设计思想.经过与其他分类方法的试验比较表明,基于Floatboost算法的多视角分类器在一定程度上解决了目标旋转等问题,可满足某些实时系统的需求.     

基于热物理仿真分析的红外点目标特征提取与识别

根据弹道中段空间目标和诱饵的表面温度分布规律，从热物理的角度分析了目标和诱饵的红外光谱辐射特性，指出了弹道中段目标和诱饵红外辐射特性的本质差别，并据此提出了红外目标识别中的特征基函数，用特征基函数构造红外点目标识别的四维特征矢量。仿真实验表明，这一特征矢量用于红外点目标识别非常成功。     

基于解线频调ISAR成像与散射中心匹配的弹道目标识别

为了能充分利用目标的散射中心进行弹道目标识别,提出利用解线频调的方法,通过对距离向和方位向进行快速傅里叶变换(FFT),实现对目标散射中心成像,然后从目标ISAR像中提取目标特征信息。最后提出了一种新的匹配识别的方法实现对目标的分类识别,该方法利用提取的散射中心的位置和幅度信息,通过构造匹配度矩阵,判定目标所属的类别。仿真实验表明,该方法在设定情况下具有良好的目标识别能力。     

ELF通信信道编码及调制方案的研究

围绕ELF通信中如何选择合适的信道编码及调制解调方式进行了初步的探讨,比较了在高斯白噪声条件下各种调制方式的性能,对信道编码方式进行了分析.最后采用级联编码技术和MSK调制方式,并进行了仿真,所得结论与理论分析相一致,说明了该方案的可行性.