交通场景行人穿越检测方法进展研究

随着自动驾驶和计算机视觉技术的飞速发展,人们对交通安全的重视程度越来越高。其中,交通场景中行人穿越检测问题是研究的热点与难点之一。对行人穿越检测这一领域进行了综合评述,并对未来研究进行了展望。按照行人试图穿越、正在穿越及穿越预测三个阶段进行分析,首先分析了基于行人姿态穿越意图的研究进展(试图穿越),包括人体姿态、数据驱动和高斯动力学模型三个方面;其次讨论了基于轨迹跟踪的穿越行为检测方法(正在穿越);然后概括了基于轨迹预测的行人穿越检测方法(穿越预测);最后总结了现阶段比较新颖的多传感融合、车路协同、车联网等研究角度,并对未来该领域需重点发展的方向提出建议。     

采用 Bayes 数据融合方法进行目标和诱饵的识别

本文以目标和诱饵的识别为背景,详细叙述了采用基于Ｂａｙｅｓ数据融合方法的基本原理、融合模型和识别结果。从识别结果可以看出,这种方法可以达到较高的识别率,是识别目标和诱饵的有效方法。     

水下平台对敌意图识别技术研究

对敌意图识别是作战平台指挥决策的重要依据。针对水下平台意图特征的识别问题,通过对军事应用领域意图识别框架的分析,建立了水下平台的意图识别框架,同时分析了水下平台可用意图特征及提取方法,并提出了一种适于水下平台的意图识别方法。该方法为意图识别技术研究提供一定的参考。     

美陆基中段导弹防御系统识别链

对美陆基中段导弹防御系统识别链的组成及性能进行了系统论述,分析了各组成环节功能和原理,分析了陆基中段导弹防御识别链系统的薄弱环节.     

CRF与规则相结合的军事命名实体识别研究

作战命令的分词是作战指令自动化生成、文图转换等各种指挥自动化技术的重要基础。在作战指令进行分词处理的过程中,军事命名实体的识别是技术难点之一。命名实体是信息的主要载体,它的识别是军事信息抽取的关键。提出了一种基于CRF模型与规则相结合的命名实体识别方法,结合基本特征与外部词典特征,提高了实体识别效率;在后期进行规则优化,最终实现高效的命名实体识别。实验证明,该方法是行之有效的。能够成功解决命名实体的自动识别问题。