公里级背景数据采集及伪装特征提取方法

背景采集与处理是伪装设计的首要步骤。为了提高公里级背景范围采样的准确性和完整性,利用系统抽样理论提出了基于空中成像的背景两级采样方法。第一级采样通过剖分背景区域网格获取背景地物和地貌分布规律。第二级采样依据“接受-拒绝”法有针对地获取背景细节图像。基于颜色、距离和纹理特征差异性度量构建背景特征提取模型。然后通过SLIC(simple linear iterative clustering)算法分割超像素图像形成背景特征区域划分。实验中收集了某地300 km²范围12个一级采样点的数据,并分析了背景地物占比和分布特性。针对分析的结果,二级采样采集了戈壁滩、农田村庄和道路三类背景数据。对比了不同分割参数下农田村庄背景图像的分割性能,并探讨了基于k-means和超像素分割模型的差异性。最后生成了3类背景的斑点形状和7种主色特征。结果表明,采样流程能够有效获取公里级背景数据分布和细节纹理颜色特征。超像素分割模型能够优化斑点区域的完整性。该研究为移动目标伪装设计提供基础依据。     

基于军事目标本体化的伪装方案辅助设计系统

针对伪装方案中兵力、时间和伪装资源等关键要素的确定依据伪装指挥员主观经验的问题,采用本体技术描述军事目标的伪装特性参数,设计优化了遮障伪装、迷彩伪装和假目标伪装的作业规则,建立了伪装方案辅助设计系统框架,对伪装目标本体化后的参数进行分析,自动推理出伪装方案时间、兵力和伪装资源伪装方案关键要素的定量结果,形成伪装方案辅助建议。以炮兵阵地体系里的3类典型军事目标为例,验证了所提系统能够本体化其相应的目标参数,生成符合军事实际的推理结果,具有一定的伪装行动指导价值。