利用偏振技术识别人造目标
空间目标的光学偏振特性研究
第37卷第7期 光电工程V ol.37, No.7 2010年7月Opto-Electronic Engineering July, 2010 文章编号：1003-501X(2010)07-0024-06 空间目标的光学偏振特性研究 李雅男，孙晓兵，乔延利，洪津，张荞 ( 中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室；安徽光学精密机械研究所，合肥 230031 ) 摘要：偏振特性是光与物质相互作用所表现的重要特性之一，与物质的性质密切相关。空间目标偏振特性可能会因为特定空间目标组成材料和空间目标轨道不同而存在差异，因此为空间目标的探测和识别提供了科学依据。本文通过空间目标材料以及典型空间目标模型的多角度偏振成像特性试验测量，分析了空间目标偏振特性及其变化机理。结果表明，空间目标表面材料的偏振特性对于目标的识别具有很重要的作用，太阳能电池板的姿态对卫星的偏振特性影响尤为明显。本文研究可以为空间目标光学偏振探测与识别提供应用基础研究支持。 关键词：物理光学；目标探测；偏振特性；空间目标 中图分类号：O436.2 文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1003-501X.2010.07.005 Photopolarimetric Characteristic of Space Target LI Ya-nan，SUN Xiao-bing，QIAO Yan-li，HONG Jin，ZHANG Qiao ( Key Laboratory of Optical Calibration and Characterization, Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China ) Abstract：Polarization is one of the important optical characteristics of target. Certain materials used in constructing satellites possess unique polarization because of certain space target designs and different orbits. Thus polarization can be considered for target detection and recognition. Photopolarimetric characteristic of space target materials and model are measured and analyzed. Results show that the polarization properties of material are significant for target detection, and the attitude of solar panel has great effect on the polarization of satellite. This research can give support to the application for space target detection and recognition. Key words：physical optics; target detection; polarization; space target 0 引 言 地基光学探测系统对深空目标的探测有重要的作用，为了达到探测和识别目标的目的目前已经发展了若干种探测手段[1]，例如，Sanchez等根据高轨碎片的光度特性来判断目标的生存状态以及特征[2]，通过同时性的多色测光来判断不同卫星平台[3]。Jorgensen等人表明由于不同材料的空间目标具有不同的光谱反射率，因此采用低色散光谱观测对于目标的识别有重要的作用[4]。而目标的偏振特性由于反映了材料的本征特性也在空间目标的探测中也得到了应用，Stead在美国俄亥俄州Sulphur Grove观测站，在光电望远镜上加上偏振分析器完成空间目标的偏振观测，测量到一个卫星的偏振度最大达39％[5]。Kissel研究表明空间目标反射太阳光的偏振程度是很高的，并将偏振结果看成由漫反射和镜反射混合而产生的，按照这种假设理论计算与观测结果符合的比较好，他认为这足以证明偏振特性可以作为研究空间目标材料在太空中所受的影响[6]，Beavers等人通过不同形状的卫星的光学偏振观测，表明偏振观测可以作为测试在轨目标状态、判断目标材料、探测目标在深空中暴露对其光学特性影响的一种手段，并将铝质材料和太阳能板表面的卫 收稿日期：2010-01-11；收到修改稿日期：2010-05-11 基金项目：国家863计划资助课题(2002AA731041)；安徽省红外与低温等离子体重点实验室基金项目资助课题(2007C003018F) 作者简介：李雅男(1984-)，女(汉族)，江西九江人。博士生，主要从事遥感信息定量化的研究。E-mail：yananli@https://www.360docs.net/doc/2219291729.html,。
雷达的目标识别技术
雷达的目标识别技术 摘要： 对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾，研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题，通过在相控阵雷达地址系统中进行的地址实验和结果分析表明:采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时将使识别的目标信息更精确从而能更早地形成稳定的航迹达到对目标的准确识别。 一．引言 随着科学技术的发展，雷达目标识别技术越来越引起人们的广泛关注，在国防及未来战争中扮演着重要角色。地面雷达目标识别技术目前主要有-Se方式，分别是一维距离成象技术、极化成象技术和目标振动声音频谱识别技术。 1．一维距离成象技术 一维距离成象技术是将合成孔径雷达中的距离成象技术应用于地面雷达。信号带宽与时间分辨率成反比。例如一尖脉冲信号经过一窄带滤波器后宽度变宽、时间模糊变大。其基本原理如图1所示。 2．极化成象技术 电磁波是由电场和磁场组成的。若电场方向是固定的，例如为水
平方向或垂直方向，则叫做线性极化电磁波。线性极化电磁波的反射与目标的形状密切相关。当目标长尺寸的方向与电场的方向一致时，反射系数增大，反之减小。根据这一特征，向目标发射不同极化方向的线性极化电磁波，分别接收它们反射(散射)的回波。通过计算目标散射矩阵便可以识别目标的形状。该方法对复杂形状的目标识别很困难。 3．目标振动声音频谱识别技术 根据多普勒原理，目标的振动、旋转翼旋转将引起发射电磁波的频率移动。通过解调反射电磁波的频率调制，复现目标振动频谱。根据目标振动频谱进行目标识别。 传统上我国地面雷达主要通过两个方面进行目标识别：回波宽度和波色图。点状目标的回波宽度等于入射波宽度。一定尺寸的目标将展宽回波宽度，其回波宽度变化量正比于目标尺寸。通过目标回波宽度的变化可估计目标的大小。目标往往有不同的强反射点，如飞机的机尾、机头、机翼以及机群内各飞机等，往往会在回波上形成不同形状的子峰，如图2所示。 这类波型图叫作波色图。根据波色图内子峰的形状，可获得一些目标信息。熟练的操作员根据回波宽度变化和波色图内子峰形状，进行目标识别。
浅析人工智能中的图像识别技术
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的
目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有
偏振光谱
第四章振动光谱Chapter Four Vibrate Spectroscopy
4.1、基本原理Principles 4.2、红外光谱Infrared spectroscopy 4.3、红外光谱实验技术Experiment Technique of IR
4.1 基本原理Principles 4.1.1 光谱学基础Spectroscopy 4.1.1.1 光谱Spectroscopy 4.1.1.2 光的波粒二象性Wave-particle duality 4.1.1.3 光的能量组成The Compose of light 4.1.1.4 分子的能量组成The Compose of Molecular energy 4.1.2 分子振动模型 The model of Molecular Vibration 4.1.2.1 双原子分子的弹簧模型 The Spring Model of diatomic molecule 4.1.2.2 基本振动的类型 The Type of Fundamental Vibration 4.1.2.3 红外吸收产生的必要条件
4.1 基本原理principles 4.1.1 光谱学基础Spectroscopy 4.1.1.1 Spectroscopy Spectroscopy 光谱 研究光谱理论及其应用的光学学科分支 IR、UV-Vis、NMR、AAS…spectroscopy
4.1 基本原理principles 4.1.1 光谱学基础Spectroscopy 4.1.1.2 光的波粒二象性wave-particle duality 光是一种电磁波(electromagnetic wave)，同时具有粒子性，具有波粒二象性(wave-particle duality) 波动性可用波长(wavelength) （λ），频率(frequency)（ν）和波数(wavenumber)（σ）来描述。
人工智能与模式识别
人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,
目标检测与识别
采用视频图像的运动目标检测与识别 相关调研 目标检测是计算机视觉的一个重要组成部分,在军事及工业等领域有着重要的应用前景。运动目标的检测方法主要有光流法,差值法。光流法的计算量很大,实时性和应用性较差。而图像差值法比较简单,实时性较好,是目前应用最广泛,最成功的运动目标检测的方法。图像差值法可分为两类,一类是用序列图像的每一帧与一个固定的静止的参考帧做图像差分,但自然场景不是静止不变的,因而必须不断的更新背景。另一类是用序列图像的两帧进行差分,这种方法无法检测出两帧图像中重合的部分,只能检测出目标的一部分信息。在绝大多数视频监控图像应用中,每一个像素都可以用一个或多个高斯模型近似,因此,高斯背景模型是绝大多数目标检测方法常用的基本模型。 智能视频服务器是飞瑞斯在多年视频分析技术优势的基础上，推出的一系列具有智能视频分析功能的DVS 视频编码设备。智能视频服务器基于DSP、ARM等核心平台，完成前端标准的H.264高压缩率编码，同时完成智能分析功能。 智能视频服务器的最大的创新点在于，这一系列DVS不仅仅提供视频监控的功能，能通过飞瑞斯核心的智能视频分析技术，来感知视频场景内的环境、人和物，并挖掘其中的人(物)行为、状态、身份信息、数量、轨迹等更深层次的元数据信息。 智能视频服务器赋予了视频监控系统智慧的大脑，从此视频监控不仅仅是能看得到，而且还能自己思考，提供更为智能的应用。
https://www.360docs.net/doc/2219291729.html,/products_20_26.html?bdclkid=BztEJhpzcR34JE_Ft948PGoNuxuK0gsc zre7HPa3EhvUMBqk3J
目标识别技术
目标识别技术 摘要： 针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的几类目标识别方法：基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了应用于雷达目标识别中的几种模式识别技术：统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别方法。最后分析了问题的可能解决思路。 引言： 雷达目标识别技术回顾及发展现状 雷达目标识别的研究始于"20世纪50年代，早期雷达目标特征信号的研究工作主要是研究达目标的有效散射截面积。但是，对形状不同、性质各异的各类目标，笼统用一个有效散射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。几十年来，随着电磁散射理论的不断发展以及雷达技术的不断提高，在先进的现代信号处理技术条件下，许多可资识别的雷达目标特征信号相继被发现，从而建立起了相应的目标识别理论和技术。 随着科学技术的飞速发展，一场以信息技术为基础、以获取信息优势为核心、以高技术武器为先导的军事领域的变革正在世界范围内兴起，夺取信息优势已成为夺取战争主动权的关键。电子信息装备作为夺取信息优势的物质基础，是推进武器装备信息化进程的重要动力，其总体水平和规模将在很大程度上反映一个国家的军事实力和作战能力。 雷达作为重要的电子信息装备，自诞生起就在战争中发挥了极其重要的作用。但随着进攻武器装备的发展，只具有探测和跟踪功能的雷达也已经不能满足信息化战争的需要，迫切要求雷达不仅要具有探测和跟踪功能，而且还要具有目标识别功能，雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向，也是未来雷达的基本功能之一。目标识别技术是指：利用雷达和计算机对遥远目标进行辨认的技术。目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当目标群进入大气层时，在大气阻力的作用下，目标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开，轻目标、外形不规则的目标开始减速，落在真弹头的后面，从而可以区别目标。 所谓雷达目标识别，是指利用雷达获得的目标信息，通过综合处理，得到目标的详细信息（包括物理尺寸、散射特征等），最终进行分类和描述。随着科学技术的发展，武器性能的提高，对雷达目标识别提出了越来越高的要求。 目前，目标识别作为雷达新的功能之一，已在诸如海情监控系统、弹道导弹防御系统、防空系统及地球物理、射电天文、气象预报、埋地物探测等技术领域发挥出很大威力。为了提高
偏振-成像-光谱整理
一、偏振探测原理 在介质中传输的光，与介质发生相互作用后，其偏振状态的斯托克斯参数或琼斯矩阵会发生变化，改变的程度与介质的物理特性（如其介质特性、结构特征、粗糙度、水分含量、观察角、辐照度等条件）密切相关。 利用光（主要为偏振光）来照射被测物质，经被测物与偏振光的相互作用后偏振光的偏振信息将按规律产生相应的变化，通过检测这种偏振信息的变化来实现测量该被测物的属性，是偏振探测的物理基础。 偏振光的检测是偏振光的应用和偏振探测的一个重要问题，偏振光的检测主要包括偏振光的强度、相位、和取向三个参量的定性分析和定量测量，其基本方法是把上述三个参量的测量转化为光强的测量。 二、偏振探测与雷达探测的对比 在目标识别应用上,与主动雷达扫描方式不同,偏振成像设备体积小、功耗低,探测对象是物体主动发射或反射的电磁波中的偏振部分,便于自身隐蔽。 三、偏振探测与传统成像的对比 在传统的图像处理、分析过程中所使用的技术都是基于光的强度特征和波长特征所提供的信息,这使现有的图像处理、分析以及理解算法很复杂,并且只能对图像中目标的轮廓、类别等做一些初步的分析和理解[5];而偏振图像有其自己统一简单的算法[6],其结果在图像
目视效果方面明显。偏振探测的特点（相对于普通成像技术）： ①偏振探测有助于辨别具有不同质地的目标; ②偏振图像与光强度图像相比,对比度提高; ③偏振图像对置于在背景之上物体的边缘增强效果明显; ④偏振图像与波段有依赖关系; ⑤偏振度与物体表面粗糙度、观测角等依赖关系较 四、多光谱技术 物质的化学组成或结构的不同,导致它们的能带结构以及转动、振动能级不同,其结果使它们的发射光谱、反射光谱、荧光光谱或拉曼光谱也会不同。因此,可通过探测空间光谱分布来探测物质及其在空间上的分布特性。这种技术称为多光谱技术,它建立在能带理论基础之上,其技术基础是光谱分辨和光谱探测技术。 目前多光谱技术有两种不同的含义[1]:一是利用物体的发光或反射光特性,通过光谱分辨技术获取物体的特征光谱信息,来识别物体;二是利用光与物质的相互作用使光发生某种变化,并探测光的变化来获取物质的有关特征信息。后一种多光谱技术所探测的光的变化可能是光谱的变化,或是光强度、偏振等参量的变化。
雷达空间目标识别技术综述
2006年10月第34卷 第5期 现代防御技术 MODERN DEFENCE TECHNOLOGY O ct.2006 V o.l34 N o.5雷达空间目标识别技术综述* 马君国,付 强,肖怀铁,朱 江 (国防科技大学ATR实验室,湖南 长沙 410073) 摘 要:随着人类航天活动的增加,对于卫星和碎片等空间目标进行监视变得非常重要。为了实现空间监视任务,对空间目标进行识别是非常必要的。对空间目标的轨道特性与动力学特性进行了介绍,对雷达空间目标识别技术的研究现状和发展趋势进行了详细的综述。 关键词:空间目标识别;低分辨雷达;高分辨雷达成像 中图分类号:TN957 52 文献标识码:A 文章编号:1009 086X(2006) 05 0090 05 Survey of radar space target recognition technology MA Jun guo,F U Q iang,X I AO Huai tie,Z HU Jiang (ATR L ab.,N ationa lU n i versity o f De fense T echno l ogy,Hunan Changsha410073,Ch i na) Abst ract:W ith t h e deve l o pm ent of spacefli g ht acti v ity of hum an,surveillance of space tar get such as sate llite and debris beco m es very i m portan.t In or der to i m p le m ent surveillance task,space target recogni ti o n is ver y necessary.Orb it property and dyna m ics property of space targe t are i n troduced,a deta iled sur vey is set forth about current research state and developi n g trend of radar space target recogn iti o n techno l ogy. K ey w ords:space tar get recogniti o n;lo w reso lution radar;h i g h reso lution radar i m aging 1 引 言 自从前苏联发射了第1颗人造地球卫星以来,卫星在预警、通信、侦察、导航定位、监视和气象等方面具有不可替代的优势。随着人类航天活动的增加,空间碎片日益增多,对于卫星等航天器的安全造成极大的威胁,因此对于卫星和碎片等空间目标进行监视变得非常重要。其中空间目标识别是空间监视任务中不可或缺的基本条件,空间目标识别主要是利用雷达等传感器获取空间目标的回波信号,从中提取目标的位置、速度、结构等特征信息,进而实现对空间目标的类型或属性进行识别。 2 空间目标的轨道特性与动力学特性 (1)轨道特性[1,2] 空间目标在轨道上的运动是无动力惯性飞行,本质上空间目标与自然天体的运动是一致的,故研究空间目标的运动可以用天体力学的方法。空间目标在运动时受到地球引力、月球引力、太阳及其他星体引力、大气阻力和太阳光辐射压力等的作用,轨道存在摄动。但是对轨道的实际分析表明,空间目标受到的主要力是地球引力。假设空间目标只是受到地球引力的作用,同时假设地球是一个质量均匀分布的球体,则空间目标与地球构成二体运动系统,开 *收稿日期:2005-12-15;修回日期:2006-01-23 作者简介:马君国(1970-),男,吉林长春人,博士生,主要从事目标识别与信号处理研究。 通信地址:410073 湖南长沙国防科技大学ATR实验室 电话:(0731)4576401
2020公需课考试人工智能技术及其发展趋势试题
人工智能技术及其发展趋势 1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 2.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（ 3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 3.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片
4.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 5.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能
7.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 8.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统
水下目标搜索与识别技术
水下目标搜索与识别技术 水下目标搜索与识别系统一般分为光视觉系统和声视觉系统，当距离物体十米以内，一般采用光视觉系统，当距离物体大于十米以上时则用声视觉系统。当前流行的趋势是采用激光的方式来进行目标搜索与识别。 一．光视觉系统 传统的光视觉系统包括水下摄像机、照明等设备用来满足获取光学图像和视频信息等基本的要求。而现在的光视觉系统不仅要求满足上述要求，还要求具备对图像和视频信息进行处理、特征提取以及分类识别的功能。总之，只能水下机器人中光视觉系统的使命是：快速、准确德获取水下目标的相关信息，并对信息进行实时处理，将处理结果反馈给计算机，从而指导机器人进行正确的作业。 1.光视觉系统框架 水下光视觉系统主要分为三大块：(1)底层模块:图像采集系统，包括专用水下CCD感光摄像头和图像采集卡，这部分属于硬件部分；(2)中层模块：图像处理，包括图像预处理、图像分割、特征提取、根据目标模型进行学习，形成知识库和逻辑推理机制，得到单幅图像的初步理解和评价。(3)高层模块：分类是水下目标识别最为核心的技术，也是最终实现部分。 1.1硬件组成 光视觉系统硬件包括光视觉计算机、水下CCD摄像头、云台和辅助照明灯。光视觉计算机完成视觉建模、高层视觉信息处理和理解、与机器人主控计算机的网络通讯，实时监控系统每个时间节拍的运行状态与处理参数。 1.2软件体系 水下光视觉系统的软件体系涵盖了两个部分：中层模块和高层模块。中层模块主要负责图像处理工作(图像处理一般包括图像预处理、图像分割和特征提取三方面)。高层模块是水下目标识别系统的最终实现部分，一般采用的是神经网络识别算法进行识别分类。 二．声视觉系统 理想的声视觉系统作为智能水下机器人的传感设备，应该具备灵敏度高、空间分辨率高、隐蔽性好、抗干扰能力强、自主调节和全天候作业等特点，能适合
自动检测技术的应用与发展
自动检测技术的应用与发展 摘要 在当今经济全球化高速发展的时代，随着工业自动化技术的迅猛发展，自动检测技术被广泛地应用在工业自动化、化工、军事、航天、通讯、医疗、电子等行业，是自动化科学技术的一个格外重要的分支科学。众所周知，自动检测技术是在仪器仪表的使用、研制、生产的基础上发展起来的一门综合性技术。 自动检测系统广泛应用于各类产品的设计、生产、使用、维护等各个阶段，对提高产品性能及生产率、降低生产成本及整个生产周期成本起着重要作用。本文首先介绍自动检测系统的概念，其次通过自动检测系统的各个组成部分，详述系统的工作原理，介绍了自动检测系统组建的概念、结构以及在组建中所使用的关键技术。以此为铺垫，进而深入探讨自动检测技术在各领域间的应用与推广。 关键词：自动检测系统应用发展 第一章自动检测系统的概念与组成 自动检测技术是一种尽量减少所需人工的检测技术，是一种依赖仪器仪表，涉及物理学、电子学等多种学科的综合性技术。与传统检测技术相比，这一技术可以减少人们对检测结果有意或无意的干扰，减轻人员的工作压力，从而保证了被检测对象的可靠性，因此自动检测技术已经成为社会发展不可或缺的重要部分。自动检测技术主要有
两项职责，一方面，通过自动检测技术可以直接得出被检测对象的数值及其变化趋势等内容；另一方面，将自动检测技术直接测得的被检测对象的信息纳入考虑范围，从而制定相关决策。检测和检验是制造过程中最基本的活动之一。通过检测和检验活动提供产品及其制造过程的质量信息，按照这些信息对产品的制造过程进行修正，使废次品与反修品率降至最低，保证产品质量形成过程的稳定性及产出产品的一致性。 传统的检测和检验主要依赖人，并且主要靠手工的方式来完成。传统的检验和检测是在加工制造过程之后进行，一旦检出废次品，其损失已发生。基于人工检测的信息，经常包含人的误差影响，按这样的信息控制制造过程，不仅要在过程后才可以实施，而且也会引入误差。自动检测是以多种先进的传感技术为基础的，且易于同计算机系统结合，在合适的软件支持下，自动地完成数据采集、处理、特征提取和识别，以及多种分析与计算。而达到对系统性能的测试和故障诊断的目的。 1.1检测与检验的概念 检测是指为确定产品、零件、组件、部件或原材料是否满足设计规定的质量标准和技术要求目标值而进行的测试、测量等质量检测活动，检测有3个目标： ①实际测定产品的规定质量我及其指标的量值。 ②根据测得值的偏离状况，判定产品的质量水平，确定废次品。 ③认定测量方法的正确性和对测量活动简化是否会影响对规
探测与识别技术
目标探测与识别技术调研报告 摘要：目标检测与识别在军事上对于战场监视和侦察具有重要作用，是现代高科技战争中赢得战争胜利的关键因素之一。目标检测与识别就是对目标及环境的探测、识别、跟踪、定位，提供目标的信息，探测技术包括微光夜视技术、热成像技术、激光技术、兵器雷达技术等目前各国对目标检测与识别的研究都十分重视，探测与识别技术在现代国防，工业，医学和空间等领域有着广泛的应用前景。 关键词：探测、识别、跟踪、定位、微光夜视技术、热成像技术、激光技术、兵器雷达技术。 引言：目标检测与识别在军事上对于战场监视和侦察具有重要作用，是现代高科技战争中赢得战争胜利的关键因素之一。目标检测与识别就是对目标及环境的探测、识别、跟踪、定位，提供目标的信息，探测技术包括微光夜视技术、热成像技术、激光技术、兵器雷达技术等。 微光夜视技术 在可见光和近红外波段范围内，将微弱的光照图像转变为人眼可见的图像，扩展人眼在低照度下的视觉能力。微光夜视仪器可分为直接观察和间接观察两种类型。直接观察的微光夜视仪，由物镜、像增强器、目镜和电源、机械部件等组成，人眼通过目镜观察像增强器荧光屏上的景物图像，已广泛用于夜间
侦察、瞄准、驾驶等。间接观察的微光电视，由物镜、微光摄像器件组成微光电视摄像机，通过无线或有线传输，在接收显示装置上获得景物的图像，可用于夜间侦察和火控系统等。1934年，荷兰的霍尔斯特等人制成第一只近贴式红外变像管，树立起人类冲破夜暗的第一块里程碑。随着夜视技术的不断进展，品种不断增多，目前主要有：主动式红外夜视仪、微光夜视仪和热成像仪三种。其中微光夜视仪与主动红外夜视仪相比，有着体积小、重量轻，而且由于工作方式是被动的，使用起来安全可靠，不易暴露的优点；和热成像仪相比虽然在性能上稍逊一筹，但其极高的性价比使其逐渐成为各国军队的主战夜视装备。 主动式红外夜视仪是夜视器材的鼻祖，它的出现使人类第一次看到黑暗中的目标。像增强器研制成功，使得夜视器材的发展产生了一个新飞跃。而利用微弱的光线进行观测，是因为两个技术上的重大突破。首先，研制成功了灵敏度极高的光电阴极（S-20多碱光电阴极），使得夜视仪的光电增益大大提高。另一个突破是采用了光学纤维面板，大大提高了成像质量，将光线逐级放大，便实现了无须红外照明的微光观测。到1998年，就在美国陆军与利顿和ITT公司签订合同之际，第三代管的性能似乎已经达到了极限，然而利顿在投标中却又抛出了撒手锏——无膜微通道板像增强器。自动门控允许像增强器在照明区域和白天仍产生对比度良好的高分辨率影像，而不是产生模糊的影像。这个特点对陆军直升机驾驶员来说特别重要，因为驾驶员在城镇、村庄上空飞
雷达目标识别
目标识别技术 2009-11-27 20:56:41| 分类：我的学习笔记| 标签：|字号大中小订阅 摘要： 针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的几类目标识别方法：基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了应用于雷达目标识别中的几种模式识别技术：统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络 模式识别方法。最后分析了问题的可能解决思路。 引言： 雷达目标识别技术回顾及发展现状 雷达目标识别的研究始于"20世纪50年代，早期雷达目标特征信号的研究工作主要是研究达目标的有效散射截面积。但是，对形状不同、性质各异的各类目标，笼统用一个有效散射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。几十年来，随着电磁散射理论的不断发展以及雷达技术的不断提高，在先进的现代信号处理技术条件下，许多可资识别的雷达目标特征信号相继被发现，从而建立起了相应的目标 识别理论和技术。 随着科学技术的飞速发展，一场以信息技术为基础、以获取信息优势为核心、以高技术武器为先导的军事领域的变革正在世界范围内兴起，夺取信息优势已成为夺取战争主动权的关键。电子信息装备作为夺取信息优势的物质基础，是推进武器装备信息化进程的重要动力，其总体水平和规模将在很大程度上反 映一个国家的军事实力和作战能力。 雷达作为重要的电子信息装备，自诞生起就在战争中发挥了极其重要的作用。但随着进攻武器装备的发展，只具有探测和跟踪功能的雷达也已经不能满足信息化战争的需要，迫切要求雷达不仅要具有探测和跟踪功能，而且还要具有目标识别功能，雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向，也是未来雷达的基本功能之一。目标识别技术是指：利用雷达和计算机对遥远目标进行辨认的技术。目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当目标群进入大气层时，在大气阻力的作用下，目标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开，轻目标、外形不规则的目标开始减 速，落在真弹头的后面，从而可以区别目标。 所谓雷达目标识别，是指利用雷达获得的目标信息，通过综合处理，得到目标的详细信息（包括物理尺寸、散射特征等），最终进行分类和描述。随着科学技术的发展，武器性能的提高，对雷达目标识别 提出了越来越高的要求。 目前，目标识别作为雷达新的功能之一，已在诸如海情监控系统、弹道导弹防御系统、防空系统及地球物理、射电天文、气象预报、埋地物探测等技术领域发挥出很大威力。为了提高我国的军事实力，适应未来反导弹、反卫、空间攻防、国土防空与对海军事斗争的需要，急需加大雷达目标识别技术研究的力度雷达目标识别策略主要基于中段、再入段过程中弹道导弹目标群的不同特性。从结构特性看，飞行中段
人工智能技术及其发展趋势2020年
1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 2.生物特征识别技术不包括（）。（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 3.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（10.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 4.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分）
A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 1.目前，深度学习主要包括（）。（10.0分）） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：ABCD√答对 2.关于人工智能，下列表述正确的有（）。（10.0分）） A.计算机科学的一个分支 B.试图揭示人类智能的实质和真相 C.以模拟人类智能的方式去赋能机器 D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动 我的答案：ABCD√答对 1.神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。（10.0分）我的答案：错误√答对
2.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。（10.0分）我的答案：正确√答对 4.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案：正确√答对
国内空间目标散射建模总结
国内空间目标散射建模总结 2011年，南京理工大学的徐实学在其博士论文《材质表面散射光偏振特性分析用于空间目标探测的研究》中，研究了典型空间目标材料散射光的偏振度等偏振特性，对不同飞行姿态和探测环境的空间目标偏振特性分析方法进行了讨论。文中的讨论是基于实验测量的数据进行的，没有应用具体形式的BRDF模型。 2004年，63916部队和中科院光电技术研究所的李淑军等人在《带太阳能帆板的卫星光度特性分析》中，研究了卫星主体和帆板两种基本结构在一定漫反射率情况下的地面照度计算公式，理论计算表明，虽然太阳能帆板的漫反射率要比卫星主体低30倍，但在卫星地面照度的计算和实际观测中仍不应忽略。 2010年，咸阳师范学院的王明军等人在《复杂环境下具有轨道特征目标模型光散射特性研究》中，将BRDF应用于卫星散射特性研究，但是都是测量获得而没有理论模型，文章给出了空间目标模型表面不同反射率材料对可见光散射光谱特性，以及在相同反射率条件下光散射强度随轨道高度分布特性。 2009年，长春光机所的张景旭在《国外地基光电系统空间目标探测的进展》中，介绍了国外先进地基空间监视系统的发展现状，从地基光电系统观测空间目标的角度介绍了美国星火靶场和毛伊岛光学站的情况和设备，提供了国外地基空间目标光学探测的重要参考资料。 2010年，电子工程学院的杨明等人在《基于BRDF条件下卫星可见光散射特性分析》中，将单一波长BRDF测量方法扩展到可见光波段的加权平均测量，利用实验测量的BRDF数值求解出卫星表面材料的BRDF的三维特性。 2008年，西安电子科技大学和安徽光机所的吴振森、曹运华、魏庆农等人在《基于粗糙样片光BRDF的空间目标可见光散射研究》中，利用遗传算法，结合实验测量的五参量BRDF模型参数，获得了目标样片平均BRDF的参量化统计模型。结果显示因为卫星包覆材料和太阳能电池板都比较光滑，所以整个卫星的可见光散射强度仅在卫星某些面的镜反射方向有较大值，而在其它方向的值都很小。 2009年，哈尔滨工业大学的汪洪源等人在《基于双向反射分布函数的空间卫星紫外动态特性研究》中，面向天基探测对卫星紫外特性进行建模，BRDF模型选用Davies模型，由于地球大气层吸收紫外光，文章考虑太阳光和月球漫反射光对卫星反射紫外光进行计算，给出了比较完整的目标特性计算流程。空间目标
目标检测、跟踪与识别技术与现代战争
目标检测、跟踪与识别技术与现代战争 【摘要】本文讨论目标检测、跟踪与识别技术在现代战争各个领域中的应用，总结目标识别技术的发展方向，提出目标识别技术工程化实现方法，同时本文介绍了国外目标识别的现状及发展趋势，提出了现代战争应采用综合识别系统解决目标识别问题的建议。 关键词目标检测；目标跟踪；目标识别；雷达；人工神经网络；精确制导 1．引言 随着现代科学技术的飞速发展及其在军事领域内日益广泛的应用，传统的作战思想、作战方式已发生根本性的变化。从第一次海湾战争到科索沃战争，特别是刚刚结束的海湾战争，空中精确打击和空地一体化作战已经成为最重要的作战形式。集指挥、控制、通信、计算机、情报、监视侦察于一体的C ISR 已成为取得战场主动权，赢得最后胜利的关键因素。目标识别技术是雷达智能化、信息化的重要技术支撑手段。在现代化战争中，目标识别技术在预警探测、精确制导、战场指挥和侦察、敌我识别等军事领域都有广泛的应用前景，已受到了世界各国的关注。 现代战争中取得战场制信息权的关键之一是目标属性识别。现代战争的作战环境十分复杂，作战双方都在采用相应的伪装、隐蔽、欺骗和干扰等手段和技术，进行识别和反识别斗争。因此仅仅依靠一种或少数几种识别手段很难准确地进行目标识别，必须利用多个和多类传感器所收集到的多种目标属性信息，综合出准确的目标属性，进行目标检测，跟踪后进行识别。 2．目标检测、跟踪与识别技术在现代战争中的应用 2．1 目标检测、跟踪与识别技术在预警探测上的应用 目标检测、跟踪与识别技术对于弹道导弹的预警工作有重要的作用。弹道导弹一般携带多个弹头，其中可能包含核弹头或大规模杀伤的弹头以及常规弹头，预警雷达必须具备对目标进行分类和识别真假弹头的能力，将核弹头或大规模杀伤的弹头分离出来，为弹道导弹防御(BMD)系统进行目标攻击和火力分配提供依据。早期的BMD系统假设只有一个核弹头，多弹头分导技术的出现，使问题转化为雷达的多目标识别问题，加上电子对抗技术的广泛使用，给目标识别技术带来很大困难。另外，预警雷达还要对空中目标或低空目标进行探测，对来袭目标群进行分类识别。利用星载雷达以及远程光学望远镜等观测设备，可以对外空目标进行探测，对外空来袭目标进行分类和识别，达到早期预警的工作。