军事目标

摘要： 为研究机器视觉的战场适应性,分析了战场环境中不确定性因素对军事目标机器视觉探测的影响。研究针对Faster R-CNN、YOLOv4和CenterNet 3种目标检测模型,利用样本数据充分训练,确保检测模型有足够高的检测效率。随后,在检测数据中引入不确定性因素,包括目标特性和背景的不确定性。分析表明:不确定性因素的引入确实能显著降低目标检测模型的检测效率。这意味着基于军事运用的机器视觉研究应该充分考虑战场环境的影响,也意味着隐身技术措施必须提高对抗目标自动识别技术方面的潜力。

摘要： 针对伪装方案中兵力、时间和伪装资源等关键要素的确定依据伪装指挥员主观经验的问题,采用本体技术描述军事目标的伪装特性参数,设计优化了遮障伪装、迷彩伪装和假目标伪装的作业规则,建立了伪装方案辅助设计系统框架,对伪装目标本体化后的参数进行分析,自动推理出伪装方案时间、兵力和伪装资源伪装方案关键要素的定量结果,形成伪装方案辅助建议。以炮兵阵地体系里的3类典型军事目标为例,验证了所提系统能够本体化其相应的目标参数,生成符合军事实际的推理结果,具有一定的伪装行动指导价值。

摘要： 目标识别作为深度学习中最受欢迎的领域之一,已广泛应用于民用的各个方面,如人脸识别、行人重识别、车牌识别、车辆识别等;而在军事应用领域,由于军事目标数据集较少,但识别要求精度高实时性强,所以还在发展阶段。首先阐述了基于深度学习的军事目标识别发展现状;然后介绍了6种目前主流的基于深度学习的军事目标识别算法(包括Mask R-CNN、GAN与深度森林、DRFCN、E-MobileNet、SSD300、YOLO)及相关网络结构、改进方法与实际应用;最后对主流方法进行总结,并探讨了未来的发展趋势。

摘要： YOLOv3目标检测模型预设的anchor boxes是在VOC数据集上采用K-means聚类算法得到,并不适用于本文研究的巡飞弹对地目标侦察的使用场景.同时,K-means聚类算法在训练数据集上无法得到稳定的最优解.本文通过改进聚类算法,并对军事目标数据集重聚类后,更新anchor boxes数据.训练模型后的avg-IOU和loss曲线表明,改进算法使模型更快速地收敛,同时能够获得更高质量的目标检测结果.

摘要： 战争的信息化程度不断加深对军事侦察提出了更高要求.军事目标识别作为军事侦察的主要任务之一,需要能够处理细粒度军事目标,为人员提供更加详细的目标信息.但传统的粗粒度目标识别方法无法得到目标的细粒度信息.因此,如何识别细粒度目标成为目前军事侦察亟需解决的问题.针对该问题,本文结合军事领域的实际需求,对细粒度识别技术的发展现状进行了分析,提出了军事领域细粒度识别技术应用流程的数据集构建、模型设计和终端部署三个阶段,同时,从无人机侦察、遥感侦察和单兵侦察三个方向分析了细粒度识别的应用前景.经过分析,军事领域细粒度识别技术已经具备实际运用条件,具备良好的应用价值.

摘要： 为高效地评估复杂作战网络中各军事目标的目标价值,以支撑信息化战争条件下快速决策、迅速打击的作战形式,提出基于复杂网络理论的军事目标价值评估方法.该方法利用复杂网络理论,对作战目标体系进行网络拓扑化处理,在充分考虑节点对边的重要性影响与军事目标特性的基础上,引入节点对边的支撑值,利用灰色关联的思想量化目标特性值,并结合节点度值、节点介数和边介数这三类静态特征量,利用熵值法构建了算法模型,对作战网络中各军事目标的价值进行评估,并结合实例进行了分析.结果表明:基于复杂网络理论的熵值法军事目标价值评估模型能够适用于一般的军事目标体系,可为决策者制定作战方案提供数据支撑和一定参考.

摘要： 自动目标识别(ATR)技术一直是军事领域中急需解决的重点和难点.本文设计并实现了一种新的面向军事目标识别应用的DRFCN深度网络.首先,在DRPN部分通过卷积模块稠密连接的方式,复用深度网络模型中每一层的特征,实现高质量的目标采样区域的提取;其次,在DFCN部分通过融合高低层次特征图语义特征信息,实现采样区域目标类别和位置信息的预测;最后,给出了DRFCN深度网络模型结构以及参数训练方法.与此同时,进一步对DRFCN算法开展了实验分析与讨论:1)基于PASCAL VOC数据集进行对比实验,结果表明,由于采用卷积模块稠密连接的方法,在目标识别平均准确率、实时性和深度网络模型大小方面,DRFCN算法均明显优于已有基于深度学习的目标识别算法;同时,验证了DRFCN算法可以有效解决梯度弥散和梯度膨胀问题.2)利用自建军事目标数据集进行实验,结果表明,DRFCN算法在准确率和实时性上满足军事目标识别任务.

摘要： 武装冲突法中的一项重要的基本原则是比例原则,它主要是要求在进行武力的使用目的以及手段、效果方面要控制在合理的程度,同时要求军事利益和人道主义利益达到一定的平衡.在现代战争中,比例原则极大一部分都会被应用到,而它的含义以及范围都是十分广泛的.但是它在应用中也有一定的困境,且其应用仍然还有极其大的完善空间.在本文中将对其困境以及具体完善办法进行系统论述.

摘要： 高光谱遥感融合了光谱分析和成像遥感的优点,可以利用精细光谱特征分析、识别目标的种类和表面状态,给军事目标带来了新的威胁.介绍了高光谱侦察的基本原理和发展概况,分析了高光谱在军事侦察、伪装识别和热红外探测方面的优势,并指出利用植被的光谱特征识别技术可以有效分辨林地背景中的绿色伪装目标,在热红外波段高光谱可以通过探测目标的真实温度和发射率来检测伪装.

摘要： 文章提出了重要军事目标伪装优先权确定的数学模型,通过计算得到了一些有益的结论,该模型可为战役指挥员进行战役伪装决策提供相关的参考.

摘要： 根据平动物体的运动学特征采用层的图像处理方法,实现自然环境中平动军事目标的识别和运动估计.在彩色图像的组成层上,进行图像恢复、背景噪音消除和轮廓提取等灰度图像处理.依据军事目标的特点,在各个图像组成层上采用独立的参数控制以实现最佳彩色图像处理效果.在已知目标模型的情况下,根据连续帧的处理识别确定模型的运动状态,结合平动的特点,实现目标模型的运动估计.在层上的图像处理效果优于灰度处理,利用目标模型模板,能较准确地判断目标模型运动状态.

摘要： 军事目标的获取可利用的信息载体是整个电磁波谱，单一波段的伪装遮障难以应付现代高技术条件下的各种侦察器材，因此在伪装遮障设计优选时考虑多个波段的技术指标作为评估指标。针对多波段伪装遮障设计方案优选中存在的指标量纲不统一、权重难以客观确定等问题,建立超效率DEA模型加以解决.在传统CCR模型的基础上,将参考集去除被评价单元本身,并将其与其他所有评价单元的线性组合作比较,得到超效率DEA模型.超效率DEA能够实现决策单元的充分排序,具有更好的分辨能力.实例表明该方法实现了对伪装遮障设计方案的优选评估,避免了量纲和权重的影响,是一种科学有效的优选方法.

摘要： 红外目标的识别是红外跟踪、制导系统和预警系统等的一项核心技术.在红外目标模式识别系统中,对目标的识别效果直接影响到后续的跟踪、定位等过程.基于红外图像的特性分析,采用了一种人工神经网络算法对其进行目标识别,针对传统BP神经网络算法的一些缺陷,增加一个放大因子并自适应的调整学习速率来提高算法训练速度.基于这种改进后的BP算法,对三种军事目标(飞机、轮船、坦克)进行识别,证明算法的有效性.

摘要： @@当前，世界恐怖活动及城市危机事件频发，其出现的形式、手法、规模和强度不断变化更新，迫使国际社会不得不把反恐及应对城市危机作为维护国家安全的重要，甚至是首要任务。因此，深入分析反恐斗争形势及处置城市突发危机事件的特点和规律，研究并形成有效对策，在大城市举办国际性活动日益频繁的形势下，更显得重要和及时。

摘要： 本文针对重要军事目标伪装方案的优化选择问题,运用模糊综合评判方法,建立了简便数学模型,可以辅助指挥员优化选择伪装方案及对各种伪装方案进行比较.

摘要： 对于重要军事目标的变化检测研究是遥感图像在军事上的重要应用方向之一。本文对常用变化检测方法及变化检测预处理做了简单介绍，以SPOT-5卫星全色波段影像为源数据，基于ERDAS 8.7平台进行了变化检测实验，比较并分析了实验结果。由实验结果可以看出。ERDAS 8.7能够用于军事目标的变化检测并具有良好的效果。

摘要： 本文重点讨论了目标综合识别融合技术的实现方法.阐述了目标综合识别融合的原理,定义了目标识别信息的评价方法,界定了直接证据和间接证据划分依据,给出了识别证据相同、相容和冲突等不同条件下的目标身份属性参数估计处理模型,为信息融合情报系统处理范围的扩展提出了一条新的技术途径.

摘要： 本文重点讨论了目标综合识别融合技术的实现方法.阐述了目标综合识别融合的原理,定义了目标识别信息的评价方法,界定了直接证据和间接证据划分依据,给出了识别证据相同、相容和冲突等不同条件下的目标身份属性参数估计处理模型,为信息融合情报系统处理范围的扩展提出了一条新的技术途径.

摘要： 本发明提供具有三层结构的片状材料及衣物。片状材料包括依次设置的第一表面层、中间层和第二表面层，其中第一表面层为镀第一金属的高分子纤维层；中间层为镀第二金属的高分子纤维层；第二表面层为耐水性高分子聚合物涂层。本发明的片状材料为轻量化软体材料，其具有超过90db以上的电磁屏蔽效果，可特别适用于军事作战指挥帐篷、防电磁屏蔽服及电磁屏蔽室等军工领域(例如用于军工电子对抗，军事假目标等)以及航空、航天和海上野外救生领域。

摘要： 本发明涉及一种多目标优化的军事运输过程的优化调度方法，属于车辆调度智能优化调度技术领域。本发明通过确定多目标优化的军事运输过程的调度模型和优化目标，并使用基于量子种群增量学习算法的优化调度方法对优化目标进行优化。本发明提出了多目标优化的军事车辆优化调度过程的调度模型和优化目标，结构清晰准确；采用根据算法步骤得到当前种群的“最优个体”并将“最优个体”信息反馈到量子位观测模型用于更新下一代种群，能够有效的引导算法进行全局搜索；对种群“最优个体”、执行“Ejection Pool”和“Operate Assemble”操作使得算法的局部开发能力得到显著提高，进一步提升解的质量。

摘要： 本发明公开了一种基于改进EfficientDet网络的海面军事目标检测与分类方法，属于海洋遥感技术领域，包括获得数据增强后的数据集；主干特征网络提取前，进行一次卷积和标准化的预处理；激活函数预处理；使用主干特征网络提取3、5、7层特征，输入到下一阶段的特征融合网络；在第7层基础上进行一次膨胀卷积、标准化、最大池化得到一层新特征P8；在新特征上继续使用膨胀卷积、标准化、最大池化，同时引入残差连接，与第5层特征进行特征融合得到最后一层特征P9；构建特征融合网络，将每次特征融合后的激活函数改为“Relu”；特征融合后将原来的4层特征融合单元增加到5层；将融合后的特征输入到类别预测网络与定位框预测网络；进行精度评定。

摘要： 本发明涉及一种基于光流跟踪的野外伪装军事目标识别方法，包括如下步骤：无人机连续拍摄目标区域的高分辨率航拍图，同时记录无人机各拍摄时刻的速度；将航拍图组进行预处理；按照拍摄时间顺序，利用RAFT网络结构计算每张图片所有像素点的速度矩阵；截取所有图片共有的矩形区域，并从原速度矩阵中截取所述矩形区域的速度子矩阵；将各矩形区域图片同一位置像素各时刻的速度视作一组时域信号，将时域信号转换到频域中，将高频成分较多的信号对应的像素标记为环境背景，将低频成分构成的信号对应的像素标记为伪装目标；将离散的单个像素点视为干扰点过滤；将过滤后得到的伪装目标像素在图片中突出标记，得到该区域的伪装目标识别结果。

摘要： 一种基于SMCA‑YOLOv5的轻量化军事目标检测方法，属于目标检测技术领域。首先，获取多种类别的军事目标图像，利用labelimg软件按照yolo格式对图像数据进行标注，建立含有七类的军事图像目标数据集，并对军事图像数据集按照目标类别以7:2:1分别划分到训练集、验证集和测试集中；其次，利用Stemblock结构和嵌入坐标注意力机制的MobileNetV3结构对YOLOv5s的主干网络进行重新设计，得到改进后的SMCA‑YOLOv5算法；最后，将军事目标数据集的训练集和验证集输入到SMCA‑YOLOv5的网络中进行100次迭代训练，反复调整参数，得到训练后的权重文件，检测输出结果。本发明实现模型在移动端设备上的嵌入，不仅降低了系统软硬件要求和设备成本，还可以自动检测七类军事目标，降低了人为识别的错误，提高了检测效率。

摘要： 本发明公开了一种基于改进EfficientDet网络的海面军事目标检测与分类方法，属于海洋遥感技术领域，包括获得数据增强后的数据集；主干特征网络提取前，进行一次卷积和标准化的预处理；激活函数预处理；使用主干特征网络提取3、5、7层特征，输入到下一阶段的特征融合网络；在第7层基础上进行一次膨胀卷积、标准化、最大池化得到一层新特征P8；在新特征上继续使用膨胀卷积、标准化、最大池化，同时引入残差连接，与第5层特征进行特征融合得到最后一层特征P9；构建特征融合网络，将每次特征融合后的激活函数改为“Relu”；特征融合后将原来的4层特征融合单元增加到5层；将融合后的特征输入到类别预测网络与定位框预测网络；进行精度评定。

摘要： 一种基于深度学习的伪装军事目标识别方法及系统，第一步：将采集的地理图像进行预处理：第二步：将预处理之后的地理图像与地理信息库中检索出来的该地域、同时段标准图像进行重合匹配差异对比；第三步：将通过差异点比对有明显差异的图像传入放置于云服务器端的卷积神经网络代码块中，进行识别，经过多次的卷积、池化、降维直至网络收敛，融合出特征图像后进入全连接层，将特征图像转化为向量并将输出向量继续传入函数分类器中执行分类器中的SoftMax Loss算法得到图片分类结果。本发明极大减少了人工成本，且通过计算机自动学习，与传统人工识别相比，识别效率和准确度都有了极大提升。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的军事目标识别方法，属于基于图像的自动目标识别领域。本发明创造可以在军事目标识别，大规模军事目标检索，武器装备智能化，态势估计等领域应用。该方法针对传统的基于深度学习的目标识别网络各层单向连接，特征表达能力不足的问题，重新设计了一种稠密连接卷积等层的算法模型。使用稠密连接的方式，算法模型复用了每一层的特征，从而提高了算法模型的目标识别平均准确率；采用这种方式训练得到的算法模型更小；同时算法模型解决了梯度弥散、梯度膨胀的问题。

摘要： 本发明涉及光学成像领域。本发明的内容是：机场(重要军事目标)防相机拍录装置；其具体内容是：将具有特定波长的若干种光线进行一定规则的调制后聚焦并照射在具有一定反射范围的反光碗上射出；反射出的调制后的光线将会对相机成像传感器进行干扰甚至是破坏，以达到阻止非法拍录(拍照、录像)的目的。

摘要： 本实用新型涉及一种折叠式军事目标箱，包括箱体以及置于箱体内的热源装置，该箱体包括底壁、可翻折地设置在底壁上的周壁以及可翻折地设置在周壁上的顶壁，箱体内部形成一置放热源装置的容纳腔，热源装置上设有温控调节器，以对热源装置的温度进行调节，使目标箱散发的热量与被替代的真人真物的温度相当。本实用新型折叠式军事目标箱的折叠式结构的箱体极大地方便了储存、运输、装卸，使用时，可快速将箱体安装或拆卸，且通过热源装置使目标箱的辐射值与实际的真人真物的辐射值相当，进而迷惑敌人的热成像仪，该热成像仪捕捉到的信息为假目标的信息，使敌人难以准确定位真目标的位置，从而掩护真目标的活动轨迹。