基于BP神经网络的红外目标识别技术

论文主要研究的是基于BP神经网络的红外目标识别技术,红外目标的检测识别是红外搜索与跟踪系统、精确制导系统、红外预警系统等的一项核心技术.论文重点是介绍对空中飞机目标的识别,空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一.根据红外目标的各种属性,提取构建样本特征库,从而建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型.利用BP神经网络的训练函数采集样本特征数据,得到稳定的权值和阈值,为后续的目标识别分类提供依据.该模型主要利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高目标识别的稳定性和可信度,降低了个别误判而造成目标识别错误的概率.     

基于支持向量机的图像飞机目标自动识别算法研究

为了能够快速、准确地识别飞机目标,文章给出了一种基于支持向量机的飞机目标自动识别方法;采用Touzi边缘提取,得到目标形状参数的几何特征,Hu不变矩等16个特征矢量作为SVM的训练样本,通过SVM训练得到飞机目标识别模型,从而完成飞机目标的自动识别;试验结果显示.该算法对不同尺度和模糊程度的飞机目标的识别度可达99%;该算法减少了样本训练时间,在提高识别准确率的同时降低了算法的复杂度,具有识别度高、识别速度快的特点,可用于飞机目标的快速识别。     

关联模态补偿的视频动作识别算法

随着深度摄像机的发展,不同模态的视频数据更易获得.基于多模态数据的视频动作识别也受到越来越广泛的关注.不同模态的数据能够从多个角度对视频动作进行描述,如何有效地利用多模态数据并形成优势互补是视频动作识别中的重要方向.提出了一种基于关联模态补偿的视频动作识别算法.该方法以RGB和光流场视频数据为源模态,以3D骨架数据为辅助模态,利用源模态和辅助模态高层特征空间的关联性,补偿源模态的特征提取.该算法基于卷积神经网络和长短期记忆网络,对源模态数据和辅助模态数据进行时空域特征建模.在此基础上,提出了基于残差子网络的模态适应模块,通过统一源模态特征和辅助模态特征的数据分布,实现辅助模态对源模态的特征补偿.考虑到源模态数据和辅助模态数据在动作类别或动作样本等方面存在不同程度的对齐情况,设计了多层次模态适应算法,以适应不同的训练数据.所提算法仅在训练过程中需要辅助模态的帮助,在测试过程中可以仅根据源模态数据进行动作的识别,极大地拓展了该算法的实用性.在通用公共数据集上的实验结果表明,相比于现有动作识别算法,该算法取得了更加优越的性能.     

飞机航段油耗区间估计最小样本量分析

为解决基于QAR数据进行固定机型固定航段油耗区间估计时如何确定QAR数据样本量的问题,提出一种飞机航段油耗区间估计最小样本量的求解及检验方法。根据固定机型固定航段油耗样本满足N(μ,σ2)正态分布,在满足给定估计精度和显著水平的条件下,推导航段油耗区间估计应满足的最小样本量,利用χ2拟合检验法对最小样本量进行验证,得到最小样本量成立的最小概率要求。通过实例验证了该方法的有效性,为航空公司进行固定机型固定航段油耗估算提供了可行的参考方法。     

基于ADS-B报文的航空自组网分簇算法

在大规模Ad-Hoc网络中,有效的层次架构是实现路由和资源管理的关键技术。针对航空网络中因飞机数量增加、网络规模增大而导致网络中飞机通信质量下降的问题,提出了一种基于ADS-B报文的航空Ad-Hoc网络分簇算法。该算法利用ADS-B报文提供的飞机速度、位置信息、连同节点度,进行簇的形成和维护。设计了大量的仿真实验,结果表明该算法可以减少簇的个数和节点切换率,从而有效提高了簇的稳定性和航空通信的效率。     

一种基于报文序列分析的半自动协议逆向方法

基于报文序列分析的协议逆向方法在自动化分析过程中缺乏对人工知识的引入.为此,提出一种半自动协议逆向方法.通过人工输入的方式,将先验知识加入到报文分析中,用于指导报文的语义推断,并对分析结果进行人工纠正.实验结果表明,该方法能提高报文分析的效率和准确率.     

字符结构知识在车牌识别中的应用

提出了一种完全基于结构知识的字符识别方法。该方法以字符的结构特点和笔画类型、数量及位置作为识别特征生成判定树,再利用判定树对汽车牌照中的字母和数字进行分类识别。     

抗噪的应用层二进制协议格式逆向方法

现有的基于网络流量的二进制协议格式逆向方法通过比对多个相同类型的报文来推导协议格式,但报文集中的噪声报文会导致协议格式识别准确率较低,为此文章提出一种自动化去除噪声并推断协议格式的方法.该方法首先挖掘报文序列每个位置上的频繁项,识别出报文集中的特殊标识(FD);然后根据每个位置上FD的频率之和有效去除噪声报文;接着根据...     

一种飞机目标及典型地物红外辐射仿真方法

机场场景内的飞机目标及其所处的地物背景具有重要军事应用价值,为了实现对这类目标的检测、识别以及动态监测,需要一套能够在不同季节、不同气象条件、不同时段、不同探测波段等条件下机场场景内飞机/地物红外辐射仿真的软件来提供训练样本。在Visual Studio 2010环境下,利用OpenGL构建了典型机场场景下飞机及地物背景模型,结合传热学和红外辐射理论的分析,将一款用于热红外分析的RadThermIR软件内核嵌入算法中,提出一种计算飞机及其地物背景的红外辐射场模型和构建其红外图像仿真方法。以图像灰度相似度作为评价指标,该方法和真实红外图像相比,仿真精度高于80%,实验结果表明,该方法可为实现全天候机场场景下飞机目标自动检测识别提供丰富的红外特性分析数据和特性知识训练样本。     

基于加权累积和检验的加密流量盲识别算法

针对加密流量的在线普适识别问题,提出一种基于加权累积和检验的时延自适应加密流量盲识别算法。利用加密数据的随机性特点,对网络报文逐一实施累积和检验,根据报文长度将结果进行加权综合。无需解密操作,也无需匹配特定内容,实现了对加密流量的普适识别。可动态调整报文的检测数量,以达到时延和准确率的统一,实现在线识别。仿真结果显示,对公开和未公开的加密协议流量,识别率均可达到90%以上。