模式识别技术在智慧装备体系的应用与分析

发布时间：2021-08-14 06:37

　　目前,模拟人类语言的自然语言处理技术、模拟人类视觉的计算机视觉技术和模拟人类听觉的语音识别技术作为人工智能模式识别领域的三大支柱,已经成为现代智能科学的核心探索方向。未来,为了适应瞬息万变的作战新要求,进一步提高装备效能,不断提高装备单元协同效应,推进智慧装备体系化发展已成为必然选择。自动识别、相互协作、智能决策,如何使装备在智慧维度上具有一定的人类思考能力成为重要研究方向,将人工智能模式识别技术应用于装备体系的指挥控制系统、地面测发控系统、安全控制系统,以及用于对综合保障与态势的理解,势在必行。本文从模式识别技术的基本内涵出发,在图像识别、语音识别和自然语言处理等关键技术层面,探讨了模式识别技术在装备体系中的应用,并展望未来基于人工智能的智慧装备体系的发展趋势。 

【文章来源】：军民两用技术与产品. 2020,(09)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

国家空间战略分析与威胁评估应用

近年来，全球暴恐案件呈高发态势，暴恐图片及视频违法传播形势严峻，暴恐识别技术有助于有效发现并铲除网络暴力图片及视频，同时，也能很好地应用于装备作战体系，例如，识别可疑行为、可疑障碍物、可疑人员，识别暴恐组织的标志、符号、旗帜，识别枪支、管制刀具及其持有者，识别政治敏感人物、已知恐怖分子头目，识别特殊着装人群，识别游行、斗殴、焚烧等暴乱场景，识别大型作战装备（如坦克、战斗机），以及成群的军人等战争场景，如图4所示。三、结束语

态势感知平台的主要任务是对国家空间战略网络大数据情报进行智能收集、整理与分析。利用网络情报与舆情处理技术，挖掘目标国家在装备水平、国力状况、高层动态、民众倾向、技术热点、区域气候6个相关领域的态势信息。网络情报数据具有规模大、多源异构、数据组织非合作、信息稀疏、内容残缺、关联复杂等特点，为了实现从海量数据中抽丝剥茧，挖掘潜在情报，需要利用知识图谱相关技术对异构网络数据中的领域情报数据进行本体建模，进而实现对情报的关联分析和推理。大规模网络情报数据需要配套高效的图数据库，以支撑高复杂度的情报计算和推理模型，从而使该平台具备行为模式预测和威胁程度评估的能力，以进一步达到战略预警的目的。基于知识图谱与模式识别的战略态势感知分析平台框架如图1所示。相对于情报数据的整合与分析，国家空间战略分析与威胁评估应用的模态设计也同样重要。而基于模式识别技术研究的符合情报挖掘规律的新型人机交互模态，能够针对情报分析缺少人工干预的问题，开发引导式情报挖掘分析交互模态；针对情报展示不直观问题，研发基于地理信息空间的情报可视化方法；针对情报分析缺少领域定制的问题，面向先进技术学者情报、政府军队采购招标情报、企业情报、政要人员情报、特定事件人员背景情报、非政府组织情报开展定向研究。国家空间战略分析与威胁评估应用如图2所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]陆战场指挥与控制智能化技术体系研究[J]. 杜国红,韩冰,徐新伟.  指挥控制与仿真. 2018(03)
[2]人工智能技术在武器装备中的应用研究[J]. 姚保寅,李浩悦,张瑞萍.  战术导弹技术. 2017(05)



本文编号：3341973