简介：摘要：随着信息技术的发展，现代人们生活出行方式也发生很大改变。目前，各城市交通建设发展中，地铁建设对城市发展有重要影响。城市地铁建造，不仅很好的提升了人们出行效率与质量，对城市建设发展，交通压力缓解也有重要作用。为了不断提升城市地铁建造科学性，相关人员在对施工方案设计与研究过程中，也要注重对地铁施工现场的布置。下面本文将对地铁车站施工场地标准化布置、标识技术进行研究。

简介：　　摘要：文章首先概述了军事目标识别技术的发展历程，接着，进一步探讨了技术应用中所面临的主要挑战，包括技术精确性和可靠性问题，环境复杂性对识别准确率的影响，以及对抗技术和反制措施的应对。此外，文章预测了军事目标识别技术的未来发展趋势，突出了未来可能遇到的新挑战。通过对这些关键领域的深入分析，文章旨在为军事技术领域的专家和研究者提供一个全面的参考视角。

简介：摘要：深度学习是根据数据技术以及图像技术的展开的新型机器学习技术。现阶段，深度学习技术在我国的发展建设中起到举足轻重的作用。深度学习是基于信息的神经网络和高度的科学技术理论，如卷积理论，就是为了强化机器深度学习的可靠性以及精准度。本文将通过对目标识别中的深度学习的应用研究展开详细的讨论，以便于提高目标识别的技术能力。

简介：摘要：随着智能算法的不断发展，BP神经网络也逐渐被应用于图像处理领域。通过不断训练获得能够与实际情况相匹配的网络结构，在通过测试后，可利用BP神经网络对后续图像进行处理，完成自主的运算过程，减少人工参与度。在对目标进行识别的过程中，BP神经网络可大大减少工作量，提高图像处理的效率。

简介：摘要：随着近几年来我国社会各方面的整体进步与发展，当前我国社会中各方面都开始逐渐向着信息化与技术化的方向进行转型变革与发展，而针对林业发展方面的重视程度也在我国社会城市建设以及科学技术等方面不断发展的影响与带动下不断做出创新发展。就目前我国林业方面的建设发展来看，林业工作中对于林业中各种有害生物的防治问题一直都是林业方面着重发展的一项重要工作，推进针对林业有害生物的防治，可以有效地维护生态环境的健康安全，也能够有效的推进现代我国整体环境的绿化建设。基于此，针对林业有害生物的防治工作必须能够与现代科学技术之间相结合，构建和推进发展出一种有效的针对林业有害生物防治靶标识别技术。

简介：摘 要：基于图像处理技术研究感兴趣区域的障碍物识别方法，利用图像处理技术进行滤波、去噪，边缘检测等预处理，通过Sobel算子测试，确定图像边缘检测算法，采用霍夫变换算法实现车道线检测，并通过对比图像每行灰度均值进行车辆前方目标感兴趣区域的获取。搭建matlab仿真平台对比分析图像数据，测试结果表明，该方法可实现前方车道线内车辆目标的有效检测与识别。

简介：摘,要：在研究CAN报文收发机制,帧结构等CAN通讯理论的基础上，研发了一套毫米波雷达收发控制器，实现控制器与毫米波雷达之间的数据收发功能。根据雷达的观测坐标值获得真实坐标值的最优估计，不断更新目标状态，尽可能消除雷达信号中的不良干扰。使用CANoe软件完成上位机显示界面开发，最终搭建毫米波雷达CAN网路通讯试验台架，证明了该雷达传感器信号通讯与处理方法的有效性。,关键词：毫米波雷达,MPC5604B，CAN总线,

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的目标识别算法，并对其性能进行全面评估。介绍深度学习在计算机视觉领域的重要性及其广泛应用。随后，分析了目标识别算法的发展历程，并重点介绍了经典模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。在此基础上，着重讨论了算法性能评估的方法和标准，包括准确率、召回率、F1分数等。最后，通过对比实验结果，全面评估了不同算法在目标识别任务上的性能，并提出了一些优化和改进的方向，为进一步研究和应用提供了重要参考。

简介：摘要：随着雷达技术的不断进步，高分辨极化雷达在地面目标识别中发挥着越来越重要的作用。高分辨极化雷达地面目标识别技术是一种高效、准确的雷达技术，具有广泛的应用前景。它在军事、安防等领域都有重要的应用价值，对于提升我国在这些领域的实力具有重要意义。本文深入研究了高分辨极化雷达地面目标识别的关键技术，包括极化特性分析、高分辨率成像以及目标识别算法。

简介：摘要：机器视觉的目标识别和表面缺陷检测是当前计算机视觉领域的研究热点之一。本文在现有研究的基础上进行了扩展，并提出了一种基于深度学习的目标识别和表面缺陷检测方法。首先，我们使用卷积神经网络（CNN）对目标进行特征提取和分类，以实现准确的目标识别。其次，我们引入了一种基于图像分割的方法，通过对图像进行分割，可以有效地检测和定位表面缺陷。最后，我们在公开数据集上进行了实验验证，并与其他方法进行了比较。实验结果表明，我们提出的方法在目标识别和表面缺陷检测方面具有较高的准确性和鲁棒性。

简介：摘要：空中领航在飞行中是非常重要的，如果产生差错就可能导致迷航，因此需要我们飞行学员理解并掌握领航方法。在私照训练中我们最常用到的领航方法就是地标罗盘领航，它由地标领航和罗盘领航结合而成。地标罗盘领航既能根据地标精确确定飞机位置，又能按照仪表的指示和所测定的航行元素，运用风对航行影响的规律，用推测计算的方法，来解决领航的基本问题。

简介：摘要：针对油田场景中生产管理工作的特殊性，视频目标识别模型的研究需要从油田生产现场视频应用场景、运动目标检测与提取方法、运动目标属性特征及比对方法 3个方面进行研究。根据油田生产现场具体业务特征，确定视频智能分析应用的具体业务场景，包括周界防范、区域入侵、车辆布控、人员布控等，进而确定每种场景下的分析目标的结构化特征。通过人工智能和深度学习算法，对场景中的运动目标进行深层次的特征提取和交叉比对，并通过多次迭代提高特征值的准确性。

简介：摘要：无人机视觉识别技术是将无人机作为载体，结合机器视觉技术，利用无人机在飞行过程中拍摄的图像，并且从图像中提取信息进行处理，最终用于无人机自主控制的输入和无人机终端应用领域的拓展。本文对无人机的目标识别和追踪系统设计进行分析。

简介：摘要：近年来,深度学习技术的飞速发展为雷达目标识别提供了新的思路。深度学习方法能够自动学习数据中的高层次特征表示,在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。然而,传统的深度学习方法依赖于大量标注数据,在小样本场景下性能会显著下降。为了解决这一问题,小样本学习方法应运而生。小样本学习旨在利用少量标注样本实现对新类别的快速学习和适应。将小样本学习与深度学习相结合,有望突破传统雷达目标识别的瓶颈,实现复杂场景下的高精度、低成本识别。

简介：摘要：深度学习技术在遥感图像目标识别领域取得了显著进展。通过卷积神经网络（CNN）及其变种，研究者能够自动从大规模遥感图像数据中提取复杂特征，从而提高了目标识别的精度和效率。主要进展包括有效应用于高分辨率图像分析、优化模型架构以提升性能以及利用迁移学习和数据增强技术应对数据量不足的问题。然而，深度学习的应用仍面临一些挑战，如数据质量与数量的限制、计算资源需求高以及模型的泛化能力和解释性不足。未来的研究需要解决这些挑战，探索更高效的算法和模型架构，以进一步提升深度学习在遥感图像目标识别中的应用效果。

简介：【摘要】近年来固定翼无人机市场快速发展，视觉目标识别技术作为增加无人机安全飞行的保障也随着技术的发展日新月异。固定翼无人机在飞行过程中，通过其识别设备收集周边环境的信息，从而引导做出相对应的动作指令以达到相应功能。本文针对固定翼无人机的识别设备内部技术框架进行相关算法模拟，分析其运行流程并提出相关建议，以期可以更好的帮助固定翼无人机实现自我调节。

简介：摘要：随着无人机技术的飞速发展无人机在军事、民用等领域得到广泛应用。为了提高无人机在各种任务中的自主性和智能性，本研究基于OPENMV平台对无人机目标识别与跟踪算法进行深入研究与优化，通过对传感器数据的实时处理，研究人员设计了一套高效的目标识别与跟踪系统使得无人机能够更准确、更稳定地识别和跟踪目标。

简介：摘要：本文针对基于雷达的无人机目标识别与跟踪技术进行研究。首先分析了无人机目标的特点及其在雷达探测中的挑战，然后介绍了当前无人机目标识别与跟踪技术的发展现状。接着，从雷达信号处理、特征提取与选择、目标识别与跟踪算法三个方面对技术进行了详细阐述。最后，探讨了未来发展趋势和潜在应用领域。

简介： 摘要：随着深度学习技术的发展，其在军事领域的应用日益广泛。本文针对深度学习优化目标识别精度对火力分配效率的影响进行了深入分析。首先，介绍了深度学习在目标识别和火力分配领域的研究现状；其次，详细阐述了深度学习优化目标识别精度的方法；最后，通过实验验证了深度学习优化目标识别精度对火力分配效率的提升作用，并展望了未来的发展趋势。

简介：摘要每个城市的标志性区域地点，或者能够充分体现该城市（地区）风貌及发展建设的区域。应该说，城市地标建筑以其整体的视觉形象为载体，在整座城市的形象中起着象征性、标志性的作用。各城市的有代表性的地表建筑，是用来浓缩、凝聚、集中反映和折射、代表城市总体特征的特定地段是城市的缩影区`。