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電子發(fā)燒友網(wǎng)>RF/無(wú)線>復(fù)雜電磁環(huán)境中雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別

復(fù)雜電磁環(huán)境中雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別

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2010-05-04 08:09:36

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RCS目標(biāo)識(shí)別

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2015-01-27 15:50:02

VREM EmXpert 復(fù)雜電磁環(huán)境態(tài)勢(shì)展示案例

環(huán)境復(fù)雜度進(jìn)行了綜合評(píng)估,并支持二三維可視化態(tài)勢(shì)展示。本案例分別部署搭載多個(gè)不同用頻設(shè)備的實(shí)體模型,在劃定區(qū)域范圍內(nèi)仿真推演雷達(dá)、通信等對(duì)該區(qū)域電磁環(huán)境態(tài)勢(shì)的影響,并完成復(fù)雜度的評(píng)估工作。案例結(jié)論
2017-07-11 16:54:45

【HarmonyOS HiSpark AI Camera】智能目標(biāo)識(shí)別

項(xiàng)目名稱:智能目標(biāo)識(shí)別試用計(jì)劃:通過(guò)攝像頭采集視頻,利用海思芯片進(jìn)行處理和目標(biāo)識(shí)別。計(jì)劃年內(nèi)完成。
2020-11-19 20:46:19

一種新的定量評(píng)估電磁環(huán)境復(fù)雜度方法

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2011-07-11 22:35:06

一種適用于空間觀測(cè)任務(wù)的實(shí)時(shí)多目標(biāo)識(shí)別算法分享

基于嵌入式圖像處理平臺(tái)的實(shí)時(shí)多目標(biāo)識(shí)別算法人工智能技術(shù)與咨詢 昨天本文來(lái)自《科學(xué)技術(shù)與工程》,作者王旭輝等摘 要提出了一種適用于空間觀測(cè)任務(wù)的實(shí)時(shí)多目標(biāo)識(shí)別算法,它基于DSP和FPGA組合的圖像處理
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2019-08-21 06:17:14

沖激雷達(dá)系統(tǒng)的射頻干擾有什么辦法抑制?

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基于DSP的毫米波主被動(dòng)復(fù)合探測(cè)器目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)【回映分享】

本文由回映電子整理分享,歡迎工程老獅們參與學(xué)習(xí)與評(píng)論 毫米波主被動(dòng)復(fù)合探測(cè)系統(tǒng)將毫米波雷達(dá)和輻射計(jì)相結(jié)合,充分利用系統(tǒng)主動(dòng)測(cè)距和目標(biāo)被動(dòng)輻射特性來(lái)完成目標(biāo)識(shí)別及定位,大大改善了毫米波探測(cè)器的性能
2021-12-30 10:36:54

基于RT-Thread和N32G457的嵌入式目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

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2022-11-30 11:36:05

基于寬帶示波器的雷達(dá)信號(hào)矢量分析

前言隨著雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展,雷達(dá)的任務(wù)不僅是測(cè)量目標(biāo)的距離、方位和仰角,而且還包括測(cè)量目標(biāo)速度,以及從目標(biāo)回波獲取更多有關(guān)目標(biāo)的信息。雷達(dá)是利用目標(biāo)對(duì)電磁波的發(fā)射(或稱為二次散射)現(xiàn)象來(lái)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)并測(cè)定
2019-07-19 06:34:48

基于毫米波雷達(dá)的手勢(shì)識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

引起的多普勒頻移。這種校正是通過(guò)將信號(hào)乘以基于目標(biāo)速度計(jì)算的相位因子來(lái)實(shí)現(xiàn)的。通過(guò)采用這種方法,可以恢復(fù)原始回波信號(hào),便于后續(xù)的目標(biāo)識(shí)別和跟蹤任務(wù)。 三、MTI處理,在雷達(dá)探測(cè),雜波目標(biāo)的回波信號(hào)往往比
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嵌入式系統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)有哪些?

嵌入式系統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)
2021-03-09 08:33:26

嵌入式系統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù),不看肯定后悔

本文將回顧一系列的特征檢測(cè)算法,在這個(gè)過(guò)程,看看一般目標(biāo)識(shí)別和具體特征識(shí)別在這些年經(jīng)歷了怎樣的發(fā)展。
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開(kāi)發(fā)者手機(jī) AI - 目標(biāo)識(shí)別 demo

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求一種可以應(yīng)用于軍事偵察的紅外動(dòng)目標(biāo)識(shí)別跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

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請(qǐng)教雷達(dá)電磁環(huán)境仿真軟件該怎樣設(shè)計(jì)?

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基于顏色和區(qū)域的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別

針對(duì)全自主足球機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別受光強(qiáng)變化的影響, 實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和魯棒性存在的不足, 提出了一種基于動(dòng)態(tài)窗口HSI 色彩空間模型的閾值向量位與及區(qū)域合并算法, 并通過(guò)動(dòng)態(tài)窗口減小
2011-06-28 15:36:0634

軍事假目標(biāo)識(shí)別的新方法

通常的偵察手段對(duì)于軍事假目標(biāo)識(shí)別能力有限,文中提出了一種新的軍事假目標(biāo)識(shí)別方法。在介紹偏振成像機(jī)理的基礎(chǔ)上,分析了偏振信息檢測(cè)和強(qiáng)度信息檢測(cè)在物理含義的區(qū)別。
2011-08-29 15:11:0136

復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號(hào)監(jiān)測(cè)技術(shù)

內(nèi)容安排 復(fù)雜電磁環(huán)境介紹 復(fù)雜電磁環(huán)境對(duì)信號(hào)監(jiān)測(cè)的挑戰(zhàn) 監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展 E3238S硬件體系結(jié)構(gòu)特點(diǎn) E3238S軟件功能及特點(diǎn)
2011-10-11 17:05:2642

DSP在自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的應(yīng)用

自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(ATR)算法通常包括自動(dòng)地對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤、識(shí)別和選擇攻擊點(diǎn)等算法。戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜性和目標(biāo)類型的不斷增長(zhǎng)使ATR算法的運(yùn)算量越來(lái)越大,因此ATR算法對(duì)微處理器的
2012-01-17 14:53:552335

基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別方法

提出了一種基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別方法。該方法利用飛機(jī)圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板,能達(dá)到很高識(shí)別率與很低的等錯(cuò)率。該研究旨在提高飛機(jī)識(shí)別的準(zhǔn)確率和降低出錯(cuò)
2013-09-02 14:54:5521

全自主移動(dòng)足球機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別

電子開(kāi)發(fā)機(jī)器人相關(guān)教程資料——全自主移動(dòng)足球機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別
2016-09-06 16:42:430

基于MVDR參數(shù)譜在艦船目標(biāo)識(shí)別的應(yīng)用

基于MVDR參數(shù)譜在艦船目標(biāo)識(shí)別的應(yīng)用_魏鑫
2017-01-07 21:28:580

融合壓縮感知和SVM的SAR變形目標(biāo)識(shí)別算法_谷雨

融合壓縮感知和SVM的SAR變形目標(biāo)識(shí)別算法_谷雨
2017-01-08 11:07:011

紅外動(dòng)目標(biāo)識(shí)別跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案

紅外動(dòng)目標(biāo)識(shí)別跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案
2017-01-12 22:13:3425

多尺度Retinex算法在自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的應(yīng)用_周澤華

多尺度Retinex算法在自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的應(yīng)用_周澤華
2017-03-19 11:29:000

基于OpenCv運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究孟介成

基于OpenCv運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究_孟介成
2017-03-17 08:00:005

基于RHT的局部有遮擋圓形目標(biāo)識(shí)別方法顧肇瑞

基于RHT的局部有遮擋圓形目標(biāo)識(shí)別方法_顧肇瑞
2017-03-17 08:00:000

基于大視場(chǎng)星敏感器的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)_丁國(guó)鵬

基于大視場(chǎng)星敏感器的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)_丁國(guó)鵬
2017-03-19 19:19:350

基于信息熵理論的模糊傳感器目標(biāo)識(shí)別研究

針對(duì)具有多個(gè)特征指標(biāo)的模糊多傳感器目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題,提出一種新的模糊多傳感器數(shù)據(jù)融合方法。該方法根據(jù)信息熵理論,引入不均衡度定義熵權(quán)矢量,通過(guò)求解數(shù)學(xué)規(guī)劃問(wèn)題,得到各目標(biāo)類別的優(yōu)屬度,并給出目標(biāo)識(shí)別規(guī)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能提高目標(biāo)識(shí)別結(jié)果的客觀性和可信度,具有可操作性。
2017-09-08 15:25:553

電磁場(chǎng)在目標(biāo)識(shí)別的應(yīng)用

電磁場(chǎng)在目標(biāo)識(shí)別的應(yīng)用
2017-09-15 10:01:5422

基于粒子群算法的稀疏分解在雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的應(yīng)用

速度快的優(yōu)點(diǎn)對(duì)OMP算法進(jìn)行改進(jìn)。通過(guò)對(duì)雷達(dá)高分辨距離像(HRRP)的識(shí)別實(shí)驗(yàn)表明,采用Gabor原子提取的特征參數(shù)作為特征向量對(duì)雷達(dá)目標(biāo)的分類效果比較好,同時(shí),基于粒子群算法改進(jìn)的OMP大大降低了參數(shù)尋優(yōu)的計(jì)算量。
2017-11-05 15:39:0712

基于SIFT視覺(jué)詞匯的目標(biāo)識(shí)別算法

算法的目標(biāo)識(shí)別算法。結(jié)合在無(wú)遮擋與被局部遮擋的交通工具全方位姿態(tài)模型庫(kù)上進(jìn)行的目標(biāo)識(shí)別試驗(yàn),得出結(jié)果:算法對(duì)無(wú)遮擋目標(biāo)的平均識(shí)別率能到達(dá)83%以上,具有良好的識(shí)別性能:對(duì)被局部遮擋目標(biāo)的平均識(shí)別率也能保持在80%左右,只有很小的降低。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示算法具有優(yōu)良的識(shí)別被局
2017-11-14 11:04:145

基于改進(jìn)KD樹(shù)與RANSC算法的目標(biāo)識(shí)別算法

為了能夠更好地滿足日益擴(kuò)大的目標(biāo)識(shí)別需求,提出了一種基于改進(jìn)KD樹(shù)與RANSC算法的目標(biāo)識(shí)別算法。通過(guò)對(duì)比改進(jìn)前后KD樹(shù)匹配算法匹配SIFT特征點(diǎn)的執(zhí)行效果,很明顯的看出改進(jìn)KD樹(shù)算法的匹配效果更佳
2017-11-16 17:45:0217

基于擴(kuò)展字典稀疏表示分類的遙感目標(biāo)識(shí)別

針對(duì)遙感圖像視覺(jué)對(duì)比度差、分辨率低及目標(biāo)含有不同角度旋轉(zhuǎn)的情況,在稀疏表示分類識(shí)別的基礎(chǔ)上,提出一種基于擴(kuò)展字典稀疏表示的遙感目標(biāo)識(shí)別方法。首先將訓(xùn)練樣本和待測(cè)樣本進(jìn)行二進(jìn)小波變換增強(qiáng),提取增強(qiáng)圖像
2017-11-17 17:18:389

基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法

在現(xiàn)代防空作戰(zhàn),為獲得最佳作戰(zhàn)效果,必須實(shí)時(shí)獲取戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì),目標(biāo)識(shí)別是戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)的重要組成部分。目標(biāo)識(shí)別技術(shù)利用多傳感器資源,通過(guò)對(duì)各個(gè)傳感器及其觀測(cè)信息的合理支配與使用,將各傳感器在
2017-12-14 16:34:160

基于壓縮感知在雷達(dá)探測(cè)與識(shí)別應(yīng)用

數(shù)據(jù)呈現(xiàn)極度的不平衡,壓縮感知是有效地減弱這種不平衡的可能技術(shù)之一。以雷達(dá)稀疏信號(hào)的壓縮測(cè)量及重構(gòu)為主線,本文綜述了壓縮感知理論在雷達(dá)目標(biāo)探測(cè)與識(shí)別的研究進(jìn)展,分析了壓縮感知理論在PD雷達(dá)、穿墻雷達(dá)、MIMO雷
2018-02-28 15:53:251

雷達(dá)電磁環(huán)境的數(shù)字建模和仿真設(shè)計(jì)

現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)條件下,電子對(duì)抗與反對(duì)*趨激烈,各新型雷達(dá)為對(duì)抗各種電子偵察和反輻 射設(shè)備的威脅,往往采用調(diào)制復(fù)雜、參數(shù)多變的信號(hào)形式,因而導(dǎo)致戰(zhàn)場(chǎng)空間的電磁環(huán)境信號(hào)空前復(fù)雜、密集且相互交迭。這就對(duì)電子偵察和反輻射設(shè)備提出了越來(lái)越高的要求。
2019-01-08 07:47:004685

基于Xilinx開(kāi)發(fā)平臺(tái)和FPGA器件實(shí)現(xiàn)一維成像雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別

目標(biāo)識(shí)別作為現(xiàn)代雷達(dá)的重要發(fā)展方向之一,成為未來(lái)武器系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分和當(dāng)前國(guó)內(nèi)外關(guān)注的熱點(diǎn),具有廣泛的民用和軍事應(yīng)用價(jià)值。根據(jù)雷達(dá)的探測(cè)手段及應(yīng)用背景的不同,出現(xiàn)了多種識(shí)別方法,其中雷達(dá)
2020-07-20 08:18:003397

人工智能在雷達(dá)應(yīng)用限制和發(fā)展前景和在實(shí)時(shí)對(duì)抗的應(yīng)用

模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)到近年來(lái)的發(fā)展迅猛的深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等在雷達(dá)識(shí)別中都有較多研究成果。 傳統(tǒng)雷達(dá)識(shí)別方法難以適應(yīng)復(fù)雜多變的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境 現(xiàn)有雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別常采用統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別理論。模式識(shí)別主要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論、計(jì)算
2023-02-03 14:40:473455

基于聚類分析的復(fù)雜環(huán)境中人臉目標(biāo)識(shí)別技術(shù)

在現(xiàn)代社會(huì),人臉目標(biāo)識(shí)別技術(shù)在各大領(lǐng)域應(yīng)用得越來(lái)越廣泛;同時(shí),社會(huì)治安環(huán)境和國(guó)際安全問(wèn)題也愈發(fā)嚴(yán)峻,人臉目標(biāo)識(shí)別面臨著越來(lái)越嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在復(fù)雜環(huán)境下,檢測(cè)目標(biāo)和背景場(chǎng)景都是復(fù)雜且動(dòng)態(tài)變化的,傳統(tǒng)的人
2021-05-18 14:48:4610

無(wú)人機(jī)在線目標(biāo)識(shí)別和定位技術(shù)研究綜述

無(wú)人機(jī)在線目標(biāo)識(shí)別和定位技術(shù)研究綜述
2021-06-19 14:59:0030

復(fù)雜電磁環(huán)境體系(E3)對(duì)策

的協(xié)調(diào)和電磁能量的合理應(yīng)用等。電磁環(huán)境電磁環(huán)境效應(yīng)電磁環(huán)境是指存在于給定空間所有電磁現(xiàn)象的總和。往往,構(gòu)成電磁環(huán)境的各種電磁危害源十分復(fù)雜,既有雷電、靜電之類自然電磁危害源,又有雷達(dá)、通訊、廣播
2021-08-24 11:20:289811

《光學(xué)精密工程》—采用優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)

采用優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng) 人工智能技術(shù)與咨詢 前天 本文來(lái)自《光學(xué)精密工程》,作者劉可佳等 關(guān)注微信公眾號(hào):人工智能技術(shù)與咨詢。了解更多咨詢! 摘要 針對(duì)視頻數(shù)據(jù)利用低效和光測(cè)設(shè)備目標(biāo)識(shí)別
2021-11-16 14:33:211533

《圖學(xué)學(xué)報(bào)》—深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人機(jī)多目標(biāo)識(shí)別

深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人機(jī)多目標(biāo)識(shí)別 人工智能技術(shù)與咨詢 來(lái)源:《圖學(xué)學(xué)報(bào)》。作者翟進(jìn)有等 摘要:傳統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別算法,經(jīng)典的區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(RPN)在提取目標(biāo)候選區(qū)域時(shí)計(jì)算量大,時(shí)間復(fù)雜度較高,因此提出一種
2021-12-02 17:14:141999

《圖學(xué)學(xué)報(bào)》—深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人機(jī)多目標(biāo)識(shí)別

深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人機(jī)多目標(biāo)識(shí)別 人工智能技術(shù)與咨詢? 來(lái)源:《圖學(xué)學(xué)報(bào)》。作者翟進(jìn)有等 摘要: 傳統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別算法,經(jīng)典的區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(RPN)在提取目標(biāo)候選區(qū)域時(shí)計(jì)算量大,時(shí)間復(fù)雜度較高,因此提出
2021-12-06 17:02:02969

基于三維激光點(diǎn)云的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤研究

基于三維激光點(diǎn)云的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤研究 來(lái)源:《汽車工程》 ,作者徐國(guó)艷等 [摘要] 針對(duì)無(wú)人車環(huán)境感知的障礙物檢測(cè)問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一套基于車載激光雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤方法。為降低計(jì)算量,提高處理速度
2022-01-17 11:22:441112

基于三維激光點(diǎn)云的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤研究

基于三維激光點(diǎn)云的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤研究 來(lái)源:《汽車工程》?,作者徐國(guó)艷等 [摘要]?針對(duì)無(wú)人車環(huán)境感知的障礙物檢測(cè)問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一套基于車載激光雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤方法。為降低計(jì)算量,提高處理速度
2022-02-15 13:36:383733

復(fù)雜電磁環(huán)境信號(hào)源的功能與典型應(yīng)用分析

復(fù)雜電磁環(huán)境信號(hào)源是系列化7U/19英寸標(biāo)準(zhǔn)上架式VPX機(jī)箱形式的復(fù)雜電磁環(huán)境信號(hào)模擬設(shè)備,單機(jī)箱最多支持8個(gè)物理通道,可模擬多種領(lǐng)域特征信號(hào),覆蓋各種體制雷達(dá)、常規(guī)通信、導(dǎo)航定位、電子對(duì)抗、電子偵察等裝備。
2022-11-02 15:17:321950

機(jī)器視覺(jué)常用的3種目標(biāo)識(shí)別方法

定義出一系列的規(guī)則來(lái)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。這樣的方法當(dāng)然在一些簡(jiǎn)單的案例已經(jīng)應(yīng)用的很好,**唯一的缺點(diǎn)是隨著被識(shí)別物體的變動(dòng),所有的規(guī)則和算法都要重新設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā),即使是同樣的產(chǎn)品,不同批次的變化都會(huì)造成不能重用的現(xiàn)實(shí)。**
2023-02-07 12:00:071488

復(fù)雜環(huán)境雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法研究

  雷達(dá)是現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)不可或缺的電子設(shè)備,雷達(dá)目標(biāo)跟蹤是雷達(dá)數(shù)據(jù)處理至 關(guān)重要的一個(gè)組成部分,在軍民兩用領(lǐng)域中都具著廣泛的應(yīng)用。但雷達(dá)在實(shí)際工 作中所處的物理環(huán)境十分惡劣,接收到的量測(cè)數(shù)據(jù)存在大量
2023-02-15 17:21:051

復(fù)雜電磁環(huán)境信號(hào)動(dòng)態(tài)構(gòu)建系統(tǒng)應(yīng)用

在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng),戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境日益復(fù)雜,輻射源數(shù)量多,信號(hào)密度大,波形復(fù)雜多變。分析復(fù)雜電磁環(huán)境對(duì)戰(zhàn)斗力的影響,評(píng)估其對(duì)各型武器裝備效能的影響,是提升我軍軍力的重大研究方向。
2023-03-08 10:05:492853

淺談雷達(dá)的探測(cè)、跟蹤、抗干擾和目標(biāo)識(shí)別技術(shù)

同一目標(biāo)在不同的姿態(tài)下對(duì)不同的極化波表現(xiàn)出不同程度的敏感性,這種極化差異可達(dá)10dB。因此,極化分集技術(shù)的使用可以顯著提高雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)性能。
2023-06-15 10:07:573736

超詳細(xì)!一文講透機(jī)器視覺(jué)常用的 3 種“目標(biāo)識(shí)別”方法

標(biāo)準(zhǔn),最終定義出一系列的規(guī)則來(lái)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。這樣的方法當(dāng)然在一些簡(jiǎn)單的案例已經(jīng)應(yīng)用的很好,唯一的缺點(diǎn)是隨著被識(shí)別物體的變動(dòng),所有的規(guī)則和算法都要重新設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā),即
2022-12-15 10:44:101971

復(fù)雜電磁環(huán)境構(gòu)建的方法有哪些?舉例說(shuō)明

? ?? 隨著通信基礎(chǔ)設(shè)施、信號(hào)塔臺(tái)、變電站、雷達(dá)等的建設(shè),空間中的電磁信號(hào)呈現(xiàn)信號(hào)種類多、信源數(shù)目多、信號(hào)特征變化快等發(fā)展趨勢(shì),使得當(dāng)前空間的電磁環(huán)境日益復(fù)雜,復(fù)雜電磁環(huán)境對(duì)于電子裝備的影響巨大
2023-08-07 09:37:081920

復(fù)雜電磁環(huán)境下的智能網(wǎng)聯(lián)汽車》系列線上講座

隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車的迅速發(fā)展和大規(guī)模普及,行駛電磁環(huán)境日益復(fù)雜,對(duì)于智能網(wǎng)聯(lián)汽車在復(fù)雜電磁環(huán)境下的適應(yīng)性提出了更高的要求,構(gòu)建、模擬復(fù)雜電磁環(huán)境并將其應(yīng)用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車的測(cè)試認(rèn)證,更是諸多車企所
2023-08-16 07:40:071461

復(fù)雜電磁環(huán)境構(gòu)建,看這一篇就夠了!

隨著通信基礎(chǔ)設(shè)施、信號(hào)塔臺(tái)、變電站、雷達(dá)等的建設(shè),空間中的電磁信號(hào)呈現(xiàn)信號(hào)種類多、信源數(shù)目多、信號(hào)特征變化快等發(fā)展趨勢(shì),使得當(dāng)前空間的電磁環(huán)境日益復(fù)雜,復(fù)雜電磁環(huán)境對(duì)于電子裝備的影響巨大,可直接導(dǎo)致
2023-08-09 08:32:053395

機(jī)器視覺(jué)的圖像目標(biāo)識(shí)別方法操作要點(diǎn)

通過(guò)加強(qiáng)圖像分割,能夠提高機(jī)器視覺(jué)的圖像目標(biāo)識(shí)別的自動(dòng)化水平,使得圖像目標(biāo)識(shí)別效果更加顯著。圖像分割的方法有很多種,不同方法分別適用于不同領(lǐng)域,這里重點(diǎn)介紹以下3種分割方法。
2024-01-15 12:17:542657

機(jī)器視覺(jué)的圖像目標(biāo)識(shí)別方法綜述

機(jī)器視覺(jué)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工視覺(jué),能夠更好的滿足危險(xiǎn)作業(yè)基本需求。機(jī)器視覺(jué)的圖像目標(biāo)識(shí)別的重要性圖像目標(biāo)識(shí)別是機(jī)器視覺(jué)的核心研究領(lǐng)域,在農(nóng)業(yè)、工業(yè)和醫(yī)療等領(lǐng)域均有涉及。
2024-02-23 08:26:491392

機(jī)器視覺(jué)常用的三種目標(biāo)識(shí)別方法解析

一系列的規(guī)則來(lái)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。這樣的方法當(dāng)然在一些簡(jiǎn)單的案例已經(jīng)應(yīng)用的很好,唯一的缺點(diǎn)是隨著被識(shí)別物體的變動(dòng),所有的規(guī)則和算法都要重新設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā),即使是同樣的產(chǎn)品,不
2024-03-14 08:26:201769

深入解讀毫米波雷達(dá)原理與應(yīng)用

隨著技術(shù)的發(fā)展,雷達(dá)的應(yīng)用和功能早已超脫了探測(cè)和測(cè)距這個(gè)基本范圍,比如測(cè)速,測(cè)角,目標(biāo)識(shí)別,目標(biāo)成像,戰(zhàn)場(chǎng)偵察等等。但是只要用到電磁波來(lái)進(jìn)行探測(cè)的技術(shù),我們依然稱為雷達(dá)。
2024-04-29 10:47:496188

目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)的關(guān)系是什么

任務(wù)是在圖像或視頻快速準(zhǔn)確地定位出感興趣的目標(biāo),并給出目標(biāo)的位置信息。目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)通常包括候選區(qū)域提取、特征提取、分類器設(shè)計(jì)等步驟。 目標(biāo)識(shí)別技術(shù) 目標(biāo)識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的另一個(gè)重要研究方向,其主要任務(wù)是
2024-07-17 09:38:401664

復(fù)雜電磁環(huán)境模擬系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

智慧華盛恒輝復(fù)雜電磁環(huán)境模擬系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案是一個(gè)綜合性的工程任務(wù),涉及多個(gè)方面的考慮和技術(shù)實(shí)現(xiàn)。以下是一個(gè)基于現(xiàn)有技術(shù)和應(yīng)用需求的設(shè)計(jì)方案概述: 智慧華盛恒輝系統(tǒng)目標(biāo) 復(fù)雜電磁環(huán)境模擬系統(tǒng)的目標(biāo)
2024-07-17 17:06:531179

電磁環(huán)境模擬系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

環(huán)境模擬系統(tǒng)的目標(biāo)是能夠模擬真實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)或特定測(cè)試場(chǎng)景下的復(fù)雜電磁環(huán)境,包括各種通信信號(hào)、雷達(dá)信號(hào)、干擾信號(hào)、噪聲等,以評(píng)估電子設(shè)備的性能和穩(wěn)定性。 智慧華盛恒輝電磁環(huán)境模擬系統(tǒng)組成 信號(hào)源與調(diào)制器: 頻率合成器: 信號(hào)
2025-02-14 16:47:34731

復(fù)雜電磁環(huán)境構(gòu)建與測(cè)試軟件系統(tǒng)

復(fù)雜電磁環(huán)境構(gòu)建與測(cè)試軟件系統(tǒng)
2025-04-29 20:47:41550

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