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近年来,由于基于深度学习方法的智能检测算法不断演进,其网络结构不断进化,实用化程度不断提高,因此,将其应用于复杂战场环境下,形成实用化智能感知能力的可行性不断提高。然而算法的可靠性、可解释性问题目前仍未完全解决。本文认为,在未来的地面无人平台系统框架内,使用基于深度学习的目标检测识别方法,融合多种传感器感知信号,探索如何可靠地收集无人平台附近敌我车辆、人员、相关物体状况以及视距内的地理与气象环境信息,能够实现多元智能感知过程,构建智能复杂体系,为无人平台实现复杂战场环境感知理解,自主环境判定、自主行走、自主危险判定甚至威胁自动处置提供技术储备。同时,这也将是军队下一步智能感知理论方向的主要任务。 相似文献
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受视距远、视差小、目标特征单一和背景复杂等因素的影响,空基无人平台对地目标检测作为智能无人平台领域研究的难点问题,得到了越来越多的关注。利用传统的基于深度学习的目标检测算法容易出现错检和漏检,对此,利用单一观测视角下的同类目标成像一致性,定义了空对地区域重叠度(insection of unit,IOU)损失函数,实现了序贯图像同类目标之间的相关性表示;此外,利用空对地场景下目标之间的相关性,建立了基于朴素贝叶斯判据的目标尺度约束辅助检测模型,以提高目标检测的鲁棒性。最后基于公共数据集和自有无人机平台飞行数据,进行了空对地典型目标的检测实验,检测结果证明了上述方法的有效性。 相似文献
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针对智能船舶的自主航行障碍物视觉快速检测与测距需求,提出一种基于深度学习的智能船舶轻量化水面障碍物视觉检测与测距方法。从障碍物检测速度和计算量的角度出发,该方法可提升智能船舶环境感知能力。首先,针对障碍物检测问题,在Yolov4检测模型的框架下,构建基于MobileNet特征提取网络的DIS-Yolo水面障碍物检测模型,实现模型网络结构的轻量化改进。其次,针对障碍物测距问题,基于所构建的障碍物检测模型和COMS成像模型,提出水面障碍物测距机制,实现水面障碍物的高精度测距。最后,通过模拟实验验证所改进模型的有效性与测距函数的精确度。所提出的方法可提升智能船舶的航行安全性,同时可为智能船舶环境感知需求提供新的思路。 相似文献
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适用于大数据复杂系统的人工智能研究水平,已成为制约战场态势评估技术发展的瓶颈问题.2006年提出的人工智能新研究领域——深度学习,具备多层感知的深度网络模型,体现出非线性表达、多层学习、自主提取等优势,为研究大数据战场态势评估问题提供了技术支持.美军将机器学习作为重点发展的基础研究和应用开发领域,自2007年以来启动多个项目;我军应用与研究领域中,深度学习也得到重视并取得一些有益探索.展望未来,可从空间、时间角度研究大数据战场态势特征,并基于此构建基于深度学习的战场态势评估模型. 相似文献
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空天防御态势感知是实现空天防御战场透明化,降低信息复杂度,提升空天防御作战指挥决策支撑能力的前提和基础。系统分析了未来空天防御战场态势感知面临的巨大威胁和挑战,提出了复杂信息对抗条件下态势信息数据挖掘、融合处理、意图预测的能力需求,在此基础上结合深度学习的特征提取能力,构建了基于深度学习理论的空天防御态势感知体系结构,最后探讨了关键技术,为未来空天防御态势感知技术的发展提供了新的思路。 相似文献
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随着无人机战场环境越来越复杂,空战对抗将逐渐成为主要的一种无人机作战方式.为了能够确保我方无人机在快速演变的战场态势下抓住先机、精确决策、快速致胜,需要根据实际作战环境、作战样式,建立无人机和环境进行交互的规则、无人机空战对抗中采用的战术使用规则,并结合规则,通过智能决策算法,达到提升无人机空战对抗胜率的目的.提出一种结合微分对策(Differential Games,DG)的深度强化学习方法(Deep Reinforcement Learning,DRL)解决此问题,利用深度强化学习的智能决策性以及微分对策的准确机动性,实现战术决策到机动决策.最后以空战对抗1V1为例,对提出的方法进行验证,结果证明方法可行有效. 相似文献
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针对智能无人系统的自主能力评价问题,开展了基于人机协同的无人系统自主性评估方法技术研究。首先,分析了现有自主性评估方法未充分考虑无人系统的内部模型表示和算法实现方式的不足,提出了将无人系统的感知与认知、决策与规划、行动与控制等三个基础能力维度的协同性和学习性作为其自主性评估的主要因素。其次,设计了包含人操控、人委派、人监督、混合主动、全自主等五个自主等级的自主性评估表,揭示了每个自主等级的协同性和学习性内涵。最后,提出了一种基于无人系统基础能力加权求和的无人系统综合自主等级量化计算方法,并且通过案例验证了自主等级量化参考表的有效性。所提出的方法有望广泛应用于各类无人系统的自主性评估。 相似文献
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自动目标识别是智能火控、自寻的导弹和地面无人系统的核心功能。以目标环境素材库为基础的目标识别感知实验与评价系统,作为算法筛选的择优平台和外场验收的补充手段,是整合地方科研力量算法开发优势和军工厂商工程化能力的必要条件,其建设将扭转目标环境素材数据缺失和数据管理混乱的局面,打破军民融合研发共用技术的数据获取门槛,增强装备在标准靶场以外复杂环境的作战能力。 相似文献
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为解决在狭小封闭的战场环境,如敌方指挥中心、船舱、地下建筑物中,如何快速准确地获取自组织网络或目标对象的位置信息的问题,基于单兵智能终端设备提供的通信模块,利用可见光传感器等硬件设备的支持,通过研究群智感知式的通信信号指纹,结合图像匹配算法,提出了一种定位算法。该算法利用通信指纹数据实现了初步定位,结合融合图像和姿态传感器的加权平均算法,并采用群智感知方式补充与更新定位数据,通过调整图像匹配策略,在保持准确率的前提下,相比单一图像匹配定位算法,降低了算力的需求,在通信条件复杂的战场环境中提高了实时性能。对比标准的WKNN(Weighted K-Nearest Neighbors)算法,提高了在复杂环境下定位的稳定性,且定位误差平均值低于1.72 m,误差降低约50%。 相似文献
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在现代战争中,视频跟踪技术是实现精确火力打击的关键技术,是获取信息对抗胜利从而夺取战争主动权、实现发现即摧毁的重要保证。由于战场地理环境复杂,经常存在跟踪目标被遮挡而丢失的情况,因此,稳定的长时跟踪算法必不可少。针对现在战场复杂环境下目标跟踪遇到的问题,提出了基于KCF(Kernelized Correlation Filters)和粒子滤波相融合的跟踪算法,相比较传统算法其能够在复杂环境下完成长时、稳定、准确的跟踪。通过设计的视频跟踪系统的硬件平台实验结果显示,该算法可实现目标的稳定跟踪以及目标被遮挡丢失之后的重新检测,能够满足复杂战场环境下目标的长时稳定跟踪的需求。 相似文献
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针对复杂的战场环境下目标环境机动性增强、传感器资源相对不足且单一传感器获取空间目标信息不完备问题,结合传感器节点自身的性能特征,考虑传感器的抗干扰性能等因素,提出一种传感器信息感知能力评估指标体系,并构建了传感器感知能力定量评价模型,计算出传感器指数.再利用传感器指数,考虑了覆盖率、电磁环境变化、态势变化等因素作为目标函数,研究基于粒子群算法的传感器分配方法,以实现传感器位置的最优分配及感知能力最大化的需求.仿真结果表明,将粒子群优化算法用于该研究,提高了传感器的总体感知能力和资源有效利用率. 相似文献
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针对无人自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在复杂海战场环境中路径规划时环境模型复杂、约束条件多的情况,建立了包括战场地形、敌方威胁、障碍物和海流场等在内的比较完善的海战场环境模型.以AUV航行时间、威胁时间最短为优化目标,给出了一种基于振荡型入侵野草优化(Invasiv... 相似文献