搜索结果: 1-15 共查到“兵器科学与技术 识别方法”相关记录22条 . 查询时间(0.498 秒)
联合ACF与YOLOv3的目标识别方法研究
目标检测 聚合信道特征 非极大值抑制 弹库
2020/4/6
为提升YOLOv3算法对小目标的检测性能，引入基于聚合信道特征的区域提案方法，提取潜在区域送至YOLOv3网络进行检测；以softNMS算法改进NMS算法，减少检测框误删以及目标漏检的几率，提升了模型的检测精确率。实验结果表明，相比于传统YOLOv3算法，研究改进的YOLOv3算法在弹库人员检测方面的性能更优。
基于机器学习的雷达辐射源识别方法具有智能化程度高、鲁棒性好等优点，是雷达辐射源识别领域的研究热点。阐述了基于机器学习的雷达辐射源识别方法的基本原理和研究现状，总结归纳了基于神经网络、统计学习、集成学习、深度学习等4类主流雷达辐射源识别方法的优点与不足。最后阐述了基于深度学习的雷达辐射源识别方法将成为发展趋势，指出该方法面临的挑战，对未来的研究方向进行了展望。
针对工程中3发及以上弹丸同时过幕为极低概率事件，提出一种基于三角阵列探测的双弹丸识别方法。采用光电探测器件搭建三角形测量阵列，配合3个一字线激光器构成双弹丸同时着靶识别系统。建立其测量模型，分析了x、y方向上的理论误差变化规律。静态模拟试验表明：有效探测区域为1 m×1 m，弹丸口径为5.8 mm的条件下，x、y方向上的实际测量误差分别为±3.5 mm与±3.2 mm，可有效地识别间距不小...
基于改进的胡氏不变矩的坦克识别方法
坦克识别 胡氏不变矩 最大类间方差法
2016/8/15
针对基于胡氏不变矩的坦克识别率低、在图像离散采样的情况下受图像尺度变化影响的问题，进行了图像尺度不变性研究，设计了一种基于改进的胡氏不变矩的坦克识别方法；为解决最大类间方差法在复杂背景下图像分割阈值与真实阈值发生偏移的问题，采用改进的最大类间方差法分割图像，减少了偏移量。将胡氏不变矩和改进的胡氏不变矩的算法进行了对比实验，实验结果表明：相对于采用胡氏不变矩的坦克识别方法，改进后的识别方法识别率提高...
为获得全局最优点，提出一种改进粒子群算法优化BP神经网络实现核素识别方法。该算法用一种动态改变惯性权重与学习因子的自适应方法，优化BP神经网络的阈值与权值，通过训练BP神经网络识别模型得到粒子群的全局最优解，利用最优权值与阈值实现核素识别。分析结果表明：该方法不仅能更快地收敛于最优解，同时能更好地平衡全局搜索和局部搜索能力，有效地改善算法的收敛速度和识别精度。
为获得全局最优点，提出一种改进粒子群算法优化BP神经网络实现核素识别方法。该算法用一种动态改变惯性权重与学习因子的自适应方法，优化BP神经网络的阈值与权值，通过训练BP神经网络识别模型得到粒子群的全局最优解，利用最优权值与阈值实现核素识别。分析结果表明：该方法不仅能更快地收敛于最优解，同时能更好地平衡全局搜索和局部搜索能力，有效地改善算法的收敛速度和识别精度。
一种基于法向过载的反舰导弹机动识别方法
法向过载 机动识别 反舰导弹
2014/4/11
针对反舰导弹在突防段利用机动弹道干扰防空导弹作战决策的问题，提出一种基于法向过载的目标机动 识别方法。对机动突防策略特点及其对防空导弹作战决策的影响进行分析，从识别参数的选取、法向过载的计算方 法、判别门限的设定、机动过程中法向过载的变化规律4 个方面得到机动识别的结论，并在积累一定时间的观测数 据后，通过计算验证目标是否进行弹道机动的交变机动。仿真结果证明，该方法有较强的针对性和实用参考价值。
针对前视红外（FLIR）目标识别中复杂背景干扰和目标轮廓片段缺失的问题，提出了一种 基于轮廓片段匹配和图搜索的目标识别方法。提取基准图和实时图的轮廓特征并进行分段，利用片段的方位和朝向特征进行匹配并构建匹配图；在基准图轮廓片段间的空间关系约束下，利用图搜索策略遍历匹配图得到候选目标轮廓片段组合；结合全局相似性度量实现目标的匹配识别。仿真实验结果表明，该方法对复杂背景干扰和轮廓片段缺失的情况具有较好...
鱼雷武器系统的主动电磁引信回波信号中蕴含着雷目交会过程重要特征信息。针对回波信号能量比较法受到直达场耦合成分和噪声影响的问题，提出了基于数字信号处理技术的目标特征提取算法。对接收天线的回波信号进行全相位二次补偿处理；采用短时傅里叶变换对目标回波信号进行包络解调；再利用改进的三次多项式最小二乘拟合方法，以抑制数据波动影响并提高计算效率；提出一种基于钟型脉冲的参数识别算法对回波包络极大值点进行估计。仿...
一种基于在线学习的弹道识别方法
弹道识别 支持向量机(SVM) 在线优化 Pegasos
2013/5/21
用SVM机器学习算法来解决弹道识别问题极大提高了识别精度,然而在处理过程中采用批处理优化方法很难缩短识别时间。考虑到实际中雷达捕获弹道数据是以在线的方式存在的,文中提出一种基于在线学习的弹道识别方法。仿真实验结果表明,在线算法在保证识别精度相当的情形下,大大的缩短了弹道识别时间。从而认为基于在线学习的识别方法是一种值得引进的弹道识别方法。
基于Hopfield神经网络的面目标 特征识别方法研究
面目标 Hopfield神经网络 特征识别
2013/4/18
提出了一种基于Hopfield神经网络的面目标特征识别方法。介绍了网络结构、学习算法，编制了相应的计算程序，用该程序对6种不同模拟目标的样本数据进行识别，均被正确识别。结果初步表明，利用Hopfield神经网络进行面目标特征识别是基本可行的
MPSX信号调制识别方法
ＭＰＳＫ信号 调制识别 特征提取
2013/1/17
确定ＭＰＳＫ信号的具体调制方式，成为通信对抗所面临的难题之一。阐述了现有的关于ＭＰＳＫ信号调制识别的方法及其优缺点，并分析了国内外ＭＰＳＫ信号的调制识别研究的现状及其发展趋势。
基于多传感器数据融合的飞机目标自动敌我识别方法
数据融合 神经网络 DsmT 自动敌我识别
2011/11/14
为提高复杂环境下目标敌我属性识别能力， 提出了一种基于多传感器数据融合的自动目标敌我属性识别方法。采用将 Ｉ Ｆ Ｆ 、 Ｅ Ｓ Ｍ、 雷达， 红外获取的信息进行特征级融合的方法对目标进行识别， 并采用模糊神经网络模拟真实战场环境， 提高了目标的识别率和准确度。
一种基于多光谱特征的空中目标识别方法
多光谱 空中目标 特征提取 识别方法
2011/7/6
分析了空中目标的红外辐射特性， 从普朗克黑体辐射定律出发， 得到目标的多光谱电压响应序列。从现有的目标识别方法中提出一种以多光谱探测器各波段电压响应均值及方差为特征量来表征红外目标特征的方法， 从而快速简洁地从多光谱繁杂的信息中提取红外目标的特有特征。