多无人机协作侦察中的车辆再识别

在多无人机协作侦察中,匹配识别不同无人机侦察发现的装甲车辆,属于车辆再识别任务。近年来,车辆再识别技术在智能交通领域得到了快速发展,但是该技术尚未在军事领域得到充分的关注和应用。本文围绕该技术的发展和军事应用展开研究,一方面,从数据集、特征表示、注意力学习、度量学习、属性学习等方面对民用车辆再识别技术进展进行综述,分析总结了现有技术的优点和劣势,提出了有待深入探索的研究方向;另一方面,以多无人机协作侦察任务为背景,探讨分析了车辆再识别在其中的作战运用方式,并针对战场上存在的计算资源有限、环境复杂多变等因素导致车辆再识别性能下降问题,提出了可能的解决思路。本文研究可为车辆再识别技术在多无人机协作侦察中的应用提供前瞻性参考。     

军事领域细粒度识别技术与应用

战争的信息化程度不断加深对军事侦察提出了更高要求。军事目标识别作为军事侦察的主要任务之一,需要能够处理细粒度军事目标,为人员提供更加详细的目标信息。但传统的粗粒度目标识别方法无法得到目标的细粒度信息。因此,如何识别细粒度目标成为目前军事侦察亟需解决的问题。针对该问题,本文结合军事领域的实际需求,对细粒度识别技术的发展现状进行了分析,提出了军事领域细粒度识别技术应用流程的数据集构建、模型设计和终端部署三个阶段,同时,从无人机侦察、遥感侦察和单兵侦察三个方向分析了细粒度识别的应用前景。经过分析,军事领域细粒度识别技术已经具备实际运用条件,具备良好的应用价值。     

抵近侦察中的智能目标发现与识别前置应用

在远程或近程火力打击中,遥感卫星、远程无人机等可对静止的大型地物及目标进行有效侦察.但是,对于存在伪装的目标或可移动目标,这些侦察设备要么很难有效发现,要么发现了也难以提供及时有效的信息,因此,依托人力或无人平台的抵近侦察必不可少.抵近侦察中,现有"前端获取"和"后端处理"的应用模式在效率上存在时效性问题,而快速高效地...     

陆战场装甲目标细粒度识别技术

智能化作为新的改变战争游戏规则的颠覆性技术,成为世界各军事强国的发展重点。当前,智能化可以实现对陆战场军事装甲目标的自动识别,但是现有识别任务主要是粗粒度的目标类别识别,缺乏细粒度的目标识别。本文针对陆战场军事装甲目标细粒度识别任务,提出了一种适用于无人作战平台的轻量化细粒度目标识别方法,并初步验证了方法的可行性和有效性,基于此,提出了无人作战平台的新的作战运用。该方法可辅助操作人员进行陆战场装甲目标识别的决策判断,或提供无人打击武器自主打击的判断能力。