文档介绍：该【红外搜索系统中目标探测与识别技术研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【红外搜索系统中目标探测与识别技术研究的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。红外搜索系统中目标探测与识别技术研究的综述报告红外搜索系统是一种重要的探测技术,广泛应用于军事、民用、交通等领域。尤其是在军事领域中的应用非常广泛,具有非常重要的作用。而目标探测和识别是红外搜索系统的关键技术之一,对于提高系统的有效性和精度有着至关重要的作用。目标探测技术是指在红外搜索系统中,利用红外传感器对目标进行探测和定位的技术。其过程主要包括红外传感器采集图像、图像预处理、目标检测与提取、目标定位等环节。在这过程中,目标的探测精度直接影响到系统的性能和效率。其关键技术包括红外图像的处理、目标检测算法、目标定位和跟踪等。红外图像的处理是目标探测的关键环节之一。对于实际应用中采集到的图像常常存在一些噪声和干扰,这种情况下如果直接将图像输入到目标检测算法中,很大程度上会影响识别精度和效率。因此,对于图像的预处理工作尤为重要。常用的红外图像处理方法包括中值滤波、高斯滤波、边缘提取、图像增强等。目标检测算法是目标探测的核心。常见的用于红外图像的目标检测算法主要有基于形态学特征、基于纹理特征和基于轮廓特征三类。形态学特征包括基本形状、尺寸和几何关系等。基于形态学特征的算法具有计算量小、参数简单等特点,但是对目标的特征要求比较高。基于纹理特征的算法是利用目标的局部特征,通过对局部图案的分析,判断目标的存在。基于轮廓特征的算法则是通过边界检测对目标进行识别。对于不同的红外搜索系统和应用场景,可以根据实际需求选择不同的目标检测算法。目标定位也是目标探测的重要环节。目标的定位通常是通过坐标或者区域来表示,常用的目标定位方法包括基于模板匹配、基于特征点匹配、基于光流法等。其中,基于模板匹配的定位方法相对而言比较简单;基于特征点匹配方法则需要多个特征点之间的匹配,但对于目标背景干扰较大的条件下具有更好的鲁棒性。目标识别技术则是针对目标类别的分类识别。在目标探测的基础上,目标识别技术将检测出的目标划分为不同的类别,实现对目标的精细化检测。通常目标识别技术的过程包括特征提取、特征检测和分类模型构建等。常用的分类模型包括SVM、BP神经网络、决策树等。综上所述,目标探测和识别技术是红外搜索系统的重要组成部分,其研究对于提高系统的性能和效率至关重要。在未来的研究中,还需要加强对于目标类别的识别精度和鲁棒性的研究,以推动红外搜索系统技术的进一步发展。