发展中的自动目标识别技术

自动目标识别技术是由生物医学成像技术发展而来的,在军事领域有广阔的应用前景,例如用于未来的传感、导弹寻的器和人控系统,用于从侦察卫星以及侦察机拍摄的影像中发现可能的目标等。因此,欧美等军事强国都在积极努力地发展这项先进技术。 美国从70年代中期开始注意发展自动目标识别技术。到1987年在探测无杂乱回波或稍有杂乱回波背景中的空中目标及在确定小搜索范围内的大型固定目标位置方面,已解决许多问题。80年代中期以来,自动目标识别领域接连不断地取得的技术突破,引起了美国军事部门的关注。美国防部远景研究计划局通过“灵巧武器”计划和“干军刀”计划为发展自动目标识别技术提供资金。美陆军的“光学精确纵深攻击导弹系统”计划、“目标线反坦克武器”计划和“

未来目标识别技术

战争中为防止误射，敌我识别装置起着重要作用。早在1930年，采用向对方飞机发送询问指令，根据对方回答指令的正确与否进行敌我判断的敌我识别装置(IFF：Interrogate Friend or For)就已被启用，现在仍在继续使用。但是，在实际战斗中如果对方飞机没有装备应答设备，或者应答设备故障时，还是会发生误伤事件。为避免这类事件的发生，美国等国正在研究不需要对方飞机回答的“非合作式目标识别技术”(NCTR：Non cooperative Target Recognition)和“自动目标识别技术”(ATR：Automatic Target Recognition)。

基于遗传算法和模糊熵的前视红外图像分割

提出了一种基于遗传算法的模糊红外图像分割方法 .该方法将图像分为目标和背景 ,并分别建立相应的模糊隶属函数来描述图像各个灰度级属于目标和背景的模糊特性 ,进而给出图像模糊熵的描述 .采用遗传算法对图像模糊熵的各个参数进行优化组合 ,根据最大模糊熵准则确定区分目标和背景的最佳门限 .实验结果表明该方法效果良好 ,大大提高了计算速度 .

海克斯康计量推出最新LeicaAT402绝对激光跟踪仪

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海克斯康计量发布新一代三维激光跟踪仪

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基于不同观测环境下徕卡TCA2003测量机器人ATR性能分析

ATR(自动目标识别)功能的稳定性与可靠性直接影响测量结果的质量,有必要对ATR的影响因素进行研究。本文基于图像分割算法且以徕卡TCA2003测量机器人为例,在介绍ATR技术基础上,设计观测环境、观测背景和棱镜的视场方位对ATR影响实验,通过实验得出的结论,可为实际工作提供有益的借鉴。