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一种基于信息融合的目标识别算法 下载：57 浏览：451

张小红 仲维彬 《天线研究》 2020年1期

摘要:
为了有效处理目标识别中的不确定信息,将信息融合的D-S、DSmT规则与近邻分类相结合,提出了一种新的基于信息融合的目标识别算法。首先选取待识别目标在训练数据中的近邻样本,并构造各近邻的基本置信指派函数,然后使用D-S规则对各类别下的近邻证据进行组合,最后再应用DSmT规则将所有类别的组合证据进行融合,并根据融合结果和所建立的分类规则进行目标的识别判断。通过目标实测数据实验,将新算法与目前目标识别中应用最为广泛的SVME方法进行了对比分析,结果表明新算法能够有效提高目标的识别正确率。

无人机遥感图像海上舰船目标识别技术的研究 下载：144 浏览：2318

刘宇超 《光电子进展》 2025年4期

摘要:
随着现代化技术以及信息化手段的高速发展，社会已经进入到了全新的发展进程中，这也为各大社会行业的发展起到了良好的促进作用，而目前的舰船目标识别技术，已经得到了较为全面的发展优化，无论是在军事领域还是民事领域当中都得到了较为广泛的应用。而通过舰船目标识别技术与无人机遥感技术之间的充分结合，已经成为了一种快速获取海上目标信息的重要措施。因此，文章首先对无人机遥感图像技术的发展展开深入分析；在此基础上，提出无人机遥感图像海上舰船目标识别技术的应用措施。

无人机视觉感知的目标识别与避障策略研究 下载：99 浏览：1347

刘国辉 杨霄 田野 《电气学报》 2023年9期

摘要:
本研究探讨了无人机视觉感知中的目标识别与避障策略。在目标识别方面，传统图像处理与深度学习方法被广泛应用，多传感器融合提高了识别准确性。针对避障，障碍物检测与跟踪、环境地图构建以及动态避障策略被详细阐述，确保了无人机的安全飞行。策略设计强调权衡与优先级，决策与控制流程保障高效执行。基于仿真实验验证了综合策略的有效性，为无人机自主飞行的智能化和自动化飞行系统的发展提供了指导。

基于卷积神经网络的高精度实时目标识别技术研究 下载：116 浏览：1071

陈俊霖 蓝志豪 兰一达 姚悦 代跃胜 《中国电气工程》 2023年9期

摘要:
本文基于卷积神经网络的实时目标识别技术，探讨了模型优化、数据增强和硬件加速策略的应用。在保持高精度的前提下，实现实时性是挑战性任务。通过选择合适的网络架构、应用数据增强方法，以及采用硬件加速与优化技术，能够有效提高实时目标识别的性能。案例研究验证了这些方法的有效性。未来的研究应专注于更高效的架构设计和算法优化，以促进实时目标识别技术的进一步发展。

计算机深度学习在雷达目标识别中的应用进展 下载：39 浏览：318

李永超 《计算机研究与应用》 2024年10期

摘要:
雷达目标识别在军事及民用领域占据重要地位，计算机深度学习作为一种强大的技术手段，在该领域的应用日益广泛。本文通过系统梳理和总结现有的相关研究成果，详细论述了计算机深度学习在雷达目标识别中的应用进展情况。归纳了计算机深度学习的优点、局限以及当前研究的重点；简述了雷达目标识别的概念；深入探讨了基于特定雷达图像特征的目标识别方法，并对计算机深度学习在雷达目标识别领域的应用前景进行了展望。
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