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.     

自由曲面逆向工程中的区域性再设计方法

针对自由曲面逆向工程的再设计,提出了区域性再设计方法。此方法的思想是通过调整1个控制点,使得一定区域内的多个控制点按照某种规律随之变化,从而可以实现曲面再设计的要求。基于此思想,给出了区域性再设计方法的理论推导,并进行了实例仿真验证。     

图像目标识别中的分层检索模型

形状特征是武器装备目标识别的关键因素.针对归一化后轴夹角的特点和小波描述子多尺度描述轮廓曲线的特性,提出一种R树索引的分层检索技术模型,在模型库空间逐级过滤出与目标相似的模板,以保证检索的效率和准确性,并通过对军用车辆的检索实验验证了模型的有效性.     

一种雷达辐射源识别自学习算法研究

针对目前雷达对抗系统面临的辐射源识别精度不高、智能化水平低的特点,将自学习理论引入到雷达对抗系统中。提出了基于遗传算法(GA)的自学习算法实现雷达辐射源智能识别的方法。实验表明:在使用相同的特征参数"前件"条件下,通过这种自学习方法得到的正确识别率高于其它识别方法。     

红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程

红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。     

芥子气的识别与消毒

今年8、9月份,在我国黑龙江齐齐哈尔、河北石家庄两地的建筑施工中相继发现大量日本遗弃化学武器——芥子气毒气桶和毒气弹。因接触者无识别能力,未加防护而发生毒剂伤人事件。这两起严重事件再次勾起中国人民对那段不堪回首历史的回忆。那么,芥子气究竟是一种什么毒剂,如何对其实施有效消毒处置呢?     

ATR国防科技重点实验室——我军制导武器技术的脊梁

自动目标识别技术是精确制导武器、战场态势感知等尖端国防科技的核心。国防科大ATR实验室成立十多年来完成百余项重大科研项目,并多次获国家和军队科技进步奖。     

雷达辐射源识别的算法研究

针对现有雷达辐射源识别算法的不足,探索雷达辐射源数据库识别的新算法。运用属性测度理论建立了雷达辐射源属性识别模型,结合距离算法、灰关联算法和神经网络样本训练思想,设计出基于属性测度模型的雷达辐射源属性识别算法。通过仿真验证,该算法兼具识别准确度高和识别速度快优点,实用性较强。