开展普法知识竞赛 增强官兵法律意识

近日，浙江某预备役工兵团在“五五”普法百题知识竞赛活动中，组织官兵利用业余时间学习《普法学习读本》和我国近几年新颁布、新修订的法律法规，并从驻地司法局请来了法律专家对一些疑难问题进行辅导，增强官兵的法律意识，提高了官兵学法用法和处理涉法问题的能力。     

基于生成模型的人体行为识别

提出了一种基于生成模型的人体行为识别方法。选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征；为了降低人体行为特征维数，利用信息瓶颈算法进行词表压缩；利用生成模型，结合已标记样本和未标记样本提出了一种人体行为识别的半监督学习方法，解决了行为识别中的小样本问题。在YouTube 数据库、 UCF运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行了对比实验，结果表明该方法具有更高的识别精度。     

基于RCS序列的助推段弹道导弹识别

在弹道导弹的助推段,通过低分辨率雷达得到RCS序列作为识别的重要信息。由于运动特性和电磁散射特性的差异,弹道导弹在助推段的RCS序列与其他目标相比具有可识别性,但需要对其RCS序列进行处理。基于目标识别技术,详细阐述能从RCS序列中提取出的特征参数,并通过直方图、N点截图等方法给出了直观的反映。最后,将弹道导弹助推段特征与飞机、燃料舱等典型目标进行对比,得到可以作为识别参量的特征参数,并通过类内类间距离验证了有效性。     

基于后缀向量拼接的军事装备命名实体识别

军事命名实体识别是军事知识图谱构建和装备实体画像的基础性和关键技术,该技术进一步为军事文本智能化处理、辅助决策和情报分析等任务提供支撑。基于后缀向量拼接的军事装备命名实体识别方法,针对中英文文本结构构成具有天然差异,中文文本缺少天然分割,加之军事装备别称较多,可能会造成识别的缺失等问题,提出利用文本字向量、词向量拼接实体后缀向量的方法,对军事装备实体进行识别和发现。通过实验验证方法的合理性和先进性。     

结合整体和局部特征的步态识别方法

针对已有步态识别方法注重对步态整体特征建模,却忽略了包含细节信息的局部特征问题,提出了一种整体与局部特征相结合的双分支步态集合特征学习网络。该方法以步态轮廓集合作为输入,通过双分支网络提取两种空间尺度的步态特征,利用特征映射模块将两种特征融合得到步态表示。通过在步态数据集CASIA-B中进行了跨视角识别实验,结果表明该方法在正常行走、背包和穿大衣条件下相比主流方法 Rank-1准确率取得了有效提升。     

深度多属性增强水声目标识别方法

被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%~18.2%,并且具有更好的识别稳定性。     

“联合全资产可视化”及其关键技术

论述了美军"联合全资产可视化"(JTAV)的背景、目标、策略及主要因素,重点阐述了JTAV的关键技术手段--射频识别技术,包括光储卡、射频识别、灵巧卡和射频数据通信等.提出了我军装备维修保障信息化过程中急需研究和开发的相关技术及基础架构.     

双谱特征在水下目标自动识别中的应用

非高斯信号处理是信号处理的一个新领域。以舰船辐射噪声为主的噪声具有很强的非高斯性和非线性性。由此可利用信号双谱,提取舰船辐射噪声信号的非高斯成份。实验结果表明,高阶谱在声纳目标识别方面具有很大的发展潜力     

目标识别中的特征提取技术

总结了目标识别中特征提取的几种常用方法,重点介绍了基于高阶谱的特征提取,并给出了高阶谱特征提取方法在水下目标识别中的实际应用,实测数据的实验表明,该方法具有较好的类别可分性,在目标识别中具有一定的应用潜力。     

近海作战潜艇“重出江湖”

在第一次和第二次世界大战期间，潜艇成为在近海和大洋上作战的主要平台。目前，这种优先权又发生了改变。国外许多专家预测，随着时间的推移，大洋作战已渐渐远去，在可预见的将来，离岸500海里范围内的近海水域将成为水下战的主要区域。在近海水域，大吨位的核潜艇行动不便，目标暴露率高，难以担当重任，另外从效费比上来说，