装备图片识别技术研究

发布时间：2022-08-12 08:34

　　当前,军队信息化水平的不断提高,增强了我军基于信息系统的侦查能力。其中,一个明显的特征在于由各类侦查平台得到的侦查图像急剧增加。从侦查图像中获取战场信息是准确判断情况的直接而有效的手段。目前,对于图像判读主要采用的是人工模式,需要大量的人力和时间来完成,不适应于快速的战场信息对抗节奏。因此,研究装备图片智能识别技术和系统开发,在军事上有重大的应用价值。根据工作实践要求,本文研究图片智能识别问题,为快速有效地处理侦查情报图片,为指挥决策提供信息参考提供帮助。主要对侦查情报处理、演习等对抗训练中经常遇到的武器装备图片、飞行器图片、和车辆装备图片的智能识别问题进行了研究。分别针对不同类型图片的特点,采用了三种不同的智能识别方法,主要内容如下:研究了基于聚类的武器装备图片的分类问题。以Matlab为平台,设计并实现一个基于Matlab的武器装备图片聚类标注系统,解决大量数据人工标注费时费力效率低下的问题。研究了基于支持向量机的飞行器智能识别系统,实现了从图像信息的获取,到图像的特征提取与选择,再到分类器学习,最后判决识别等各部分功能,并在Matlab上进行了系统开发。研究了基于神经网络的军事车... 

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

线性可分支持向量机示意图

线性可分支持向量机转换示意图

神经网络基本模型

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3675552