一种非组合的电磁目标快速识别算法

针对电磁目标识别算法中辐射源组合的本质是避免同一辐射源的多个可能识别结果同时参与一个目标识别模板的匹配置信度计算的问题,提出了一种非组合的快速电磁目标识别方法。依据目标平台与辐射源的搭载关系,建立辐射源识别和平台识别的两级识别体系,基于两点和三点模板匹配法对辐射源进行识别,然后使用非组合的快速模板匹配法对目标平台属性进行识别。仿真实验表明使用该方法计算目标的识别置信度简单易行,可用于实际工程中电磁目标的识别。     

一种新的红外机动目标识别算法

为了改善因红外图像中目标轮廓模糊造成的识别率低,提出一种适用于红外机动目标的识别算法。通过自适应步长的细菌觅食算法对BP神经网络进行优化,利用图像中目标的最左点和最右点及两极点上部的目标边缘信息构造以局部面积比组成的特征向量,通过神经网络对目标分类识别。实验结果表明本文提出的识别算法不仅提高了BP神经网络的收敛速度和计算精度,同时有效地提高了对机动目标的识别率,当目标部分区域被遮挡时也有很好的识别效果。     

一种舰船雷达目标自动识别系统

介绍一种舰船雷达目标自动/智能识别系统,给出了系统的原理框图,分析了系统的主要技术特点及推广应用前景。     

基于复杂背景的红外机场目标自动识别算法研究

根据复杂背景下前视红外机场目标的特点,提出了基于知识的自动目标识别算法,算法的设计以实用性为宗旨,在不影响算法性能的前提下尽量提高其实时性能：通过提取感兴趣区域来缩小处理范围,采用双阈值最大类间方差快速算法快速准确找到分割阈值,采用快速标记算法标记分割图像,利用Freeman链码描述机场的轮廓特征,根据模糊综合评判机制分析机场的目标特征。通过硬件处理平台的仿真验证,该算法对机场目标红外图像有一定的识别能力,且具有较高的实时性。     

红外目标自动识别中的信息处理及其新进展

传统红外传感器自动目标识别(Automatic Target Recognition,ATR)过程中的信息处理可分为4个阶段:图像预处理、目标捕获、特征提取和目标识别.回顾了这4个阶段中的一些经典信息处理方法.通过对传统ATR应用模式的分析,发现难以构建一个具有高度实时性,集成性和鲁棒性的红外ATR系统的根本原因是前端传感器与后端数据处理的隔离.为解决该问题,目前的趋势是开发智能红外传感器,根据系统应用的需要输出\     

雷达红外复合目标识别技术研究

雷达与红外传感器所获取的信息能实现互补,可以改善对目标识别跟踪的效果。提出了雷达与红外成像双模目标识别的方法,利用两种独立传感器的信息互补性来构造联合特征向量,通过有序加权平均算子信息融合系统进行目标识别。仿真实验表明,采用这种方法能提高融合结果的稳定性、可靠性。     

一种基于波形匹配的目标检测和识别方法

基于对目标回波信号的波形匹配，提出了一种新的目标检测和识别的方法，该方法不需要进行特征提取，而是直接利用目标回波进行匹配处理来同时检测和识别目标，这种方法也可用于隐身目标的检测和识别，通过不同条件下的仿真试验可以看出这种方法能有效地检测和识别目标。     

红外目标自动识别(ATR)算法性能评估的方法研究

本文对红外自动目标识别(ATR)算法性能评估的发展进行了系统的梳理,介绍了ATR算法性能评估过程中必不可少的工作条件限制以及性能指标的选取,并总结了目前ATR算法性能评估中经常采用的几种方法。     

一种基于目标红外特征的目标分类识别方法

基于目标的红外选择性,提出了目标的９个特征量,并以它们为分量组成目标的特征向量,以此来进行目标的分类识别。由于特征量单位不统一,提出了一种近邻分类法。文中用３类飞机的红外图像进行实验。实验表明,用这种方法把提出的红外特征量用于目标的分类识别效果很好。     

基于激光雷达与红外图像融合的车辆目标识别算法

为了提高车辆目标在不同测试条件下的识别效率,降低系统的漏检率和误检率,提出了一种基于激光雷达与红外图像融合的车辆目标识别算法。该算法利用目标原点矩参量表征目标的红外特征,用匹配相似度表征目标的点云特征,再经过轴系对齐和尺度变换实现图像融合。实验采用激光雷达与红外同轴光路获取的两类数据进行图像融合,再利用目标匹配阈值进行迭代筛选,最终识别车辆目标。对比了1帧、20帧和40帧图像中具有不同属性的车辆目标识别效果,结果显示,本算法输出的目标识别区域正确适当。在1000帧图像的多种测试条件的实验中,本算法的漏检率均小于100,误检率均小于50,明显优于传统的距离向数据分类法和光谱分类法,验证了其具有较好的鲁棒性。     

基于Hausdorff距离的自动目标识别算法的研究

红外自动目标识别是智能化图像处理及应用开发的方法.由于传统的图像匹配方法受到诸如景物的遮挡、背景和噪声的影响比较大,并且需要建立模板与图像间的对应关系,因而使实际图像的匹配变得困难.为了克服上述缺陷,以便快速地进行图像匹配,提出了一种基于Hausdorff距离的自动目标识别算法.该算法不仅加快了匹配过程,提高了抗噪性能,而且能准确匹配遮挡图像.实验结果证明,该方法是正确有效的.     

一种低分辨雷达自动目标识别系统

低分辨雷达自动目标识别一直是雷达目标识别研究领域的难点。与高分辨雷达目标识别不同，低分辨雷达分类识别主要指对机群目标的大小、架次以及调制方式等进行粗略分类。给出了一个基于飞机目标回波波形对机群目标进行分类识别的低分辨雷达目标识别系统例子。     

一种用于目标识别的图像融合算法

随着越来越多的装甲车辆装备了红外图像传感设备,使得将可增强战车侦察力的多传感器图像融合技术运用到火控系统的改进中成为一种趋势.针对这一情况,提出了一种基于IHS空间的红外与可见光图像的像素级融合算法.该算法基于IHS空间建立源图像灰度级与色调、饱和度和亮度等与人的感知颜色特征之间的函数关系,通过矩阵转换,得到融合图像的RGB值,可输出显示.实验结果显示:采用该融合算法得到的融合图像目标突出、色彩自然,具有较好的视觉效果,有助于伪装目标的识别.     

非参数岸岛背景红外舰船目标识别算法研究

由于战场环境复杂且瞬息万变,针对岸岛背景引入了一种快速 的检测/定位算法。该算法能够搜索出感兴趣的红外舰船目标,比如停靠在港口的舰船,而且无需 预先训练。这种方法仅仅使用一幅单一的目标物体样例图片来发现视场中相似的匹配舰 船,而无需对要搜索的物体进行预先学习。从查询图像中提取局部方向核 作为描述器,用于度量一个像素与其邻域间的相似度。然后从这个描述器中提取出显著 特征,并将其与目标图像中的类似特征进行比较。这些比较是使用一个余弦相似度度量矩阵 来实现的。实验结果表明,这个算法表现优异,成功地识别出了复杂背景条件下的舰船目标。     

车牌照自动识别算法研究

以在民用领域十分有应用价值的汽车牌照作为目标自动识别(ATR)对象,提出2种分别基于色彩和字符特征的车牌识别算法,通过不同特征的选取,使用Matlab软件作为研究工具,研究数字图像的目标识别方法,实现基于特征的快速定位和识别。两种算法都简单易行,各有所长,并有所优化选择。     

基于支持向量机的红外成像自动目标识别算法

本文针对实战中红外成像制导导弹面临的自动目标识别问题,提出了一种利用若干二维图像识别三维目标的自动目标识别算法,并引入支持向量机作为分类器．仿真试验结果表明,该算法能够成功地识别三维空间中任意角度的目标,很好地解决了许多二维识别算法难以解决的三维目标识别问题．同时,通过比较,证明该算法比传统识别算法拥有更高的识别率．     

雷达目标识别技术综述

雷达目标识别技术是集传感器、目标、环境为一体的一项复杂的系统工程,是现代雷达技术的重要发展方向之一。文中总结了目标特性的研究现状,针对不同的识别对象,如弹道导弹、空中目标、海上目标和地面等目标,对现有的识别方法进行了梳理,并分析了雷达目标识别技术的发展方向。     

自动寻的系统红外成像目标识别算法研究

分析了自动寻的系统对目标识别算法的要求,比较了现有主要的成像目标识别算法的性能,针对某自动寻的系统提出了一种容易实现、实时保障要求低的识别算法,试验结果表明该方法实时性好、噪声适应能力强,能够满足自动寻的系统的使用要求.