炮兵指挥系统一体化目标分类方法

在对我军炮兵指挥系统的目标分类现状进行分析的基础上,阐述了建立目标分类标准的重要意义.详细说明了目标分类的原则、考虑因素以及方法,参照全军-体化指挥平台的相关要求制定了炮兵指挥系统目标分类的初步方案,为建立炮兵指挥系统目标分类标准奠定了基础.     

卡方分布参数检验的多门限空海目标分类方法

目标高度是空海目标分类的重要特征.机载雷达测高精度不高,特别是对远距离目标的测高精度更差,因而利用机载雷达提供的高度信息进行空海目标分类存在很大的不确定性.为了能有效地利用机载雷达提供的高度信息进行空海目标分类,提出了一种基于卡方分布参数检验的多门限空海目标分类方法.首先,基于假设检验的思想,给出了空海目标分类判别函数,并采用了多门限决策方式;然后,结合统计理论给出了各门限的设置,并对算法进行了仿真;最后,讨论了该方法在实际中的应用.     

基于块分类的快速分形图像压缩

针对分形图像压缩编码时间长的问题 ,提出基于块分类的分形图像压缩算法 ,实验结果表明 ,该方法相对于经典的Jacquin分形图像压缩算法 ,压缩比得到提高 ,压缩时间提高近 10 0倍。     

基于支持向量机的多目标分类和识别

支持向量机(SVM)算法广泛应用于模式识别等领域,但是SVM最初是针对二类别分类提出,在多分类识别中稍显逊色。对将SVM由二分类扩展到多分类的算法进行了研究,发现有向无环图(DAG-SVM)是其中用的最多的算法之一。因此,针对军事领域图像的多目标分类,选择有向无环图算法来实现军事图像中单兵、装甲、低空等多目标的分类识别。     

LiDAR点云纹理特征提取方法

针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题，提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况，提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响，并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征，可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征，点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度，并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。     

我国边境法制建设中需要重点完善的方面

在国家法制建设不断推进的背景下，我国边境法制建设的某些方面还不够完善，需要加快立法进程，尽快制定全国统一的陆地国界法，为陆地边境管理提供法律依据；完善海上边防管理法规，为维护国家海洋权益提供法律保障；加紧出台统一的出入境法典，整合出入境法律体系；完善打击“三股势力”和跨境犯罪的法律制度，维护边境安全稳定。