简介：针对复杂背景下的动态目标跟踪问题，提出了一种基于边缘检测，综合多图像特征与伺服机构位置信息进行匹配的目标识别跟踪方法。利用SUSAN算法检测边缘，提取出单帧图像中的可疑目标，依次选用灰度、目标几何、伺服机构位置信息和边界不变矩信息匹配，完成目标的识别。采用kalman预测滤波对脱靶量滞后时间进行补偿，选用目标空间位置进行多步预测，引导伺服机构跟踪。外场实验表明，该方法能有效她匹配识别出目标，并保持连续稳定的跟踪。

简介：通过仿真对比研究了基于特征匹配的目标识别算法快速性及鲁棒性问题.采用目前常用的STAR、FAST、SIFT（scaleinvariantfeaturetransform）、SURF（speededuprobustfeatures）、ORB（orientedFASTandrotatedBRIEF）、BRISK（binaryrobustinvariantscalablekeypoint）和FREAK（fastretinakeypoint）等算法,对算法快速性和鲁棒性进行比较,并通过不同检测子与描述子的相互结合,找出最佳组合方式,提出了一种运用匹配点数与总耗时的比值来衡量算法综合性能好坏的新方法.仿真对比证明,FAST检测子、BRISK描述子以及STAR与BRISK的组合具有较好的性能.

简介：为识别链路层比特流是否加密，以未加密与加密数据在随机统计特性上的差异为依据，利用随机性检测的方法对加密比特流进行识别。在不同比特流长度条件下对3种典型随机性检测方法的识别率进行了比较研究。针对3种检测方法均对长度较短的未加密比特流识别率较低的问题，在块内频数检测的基础上，提出了基于块内码元频数抽样的比特流预处理方案，以及块内频数检测最优分块长度选择方案，并对预处理方案对识别率的影响进行了分析。实验结果表明，提出的方案可以显著提高块内频数检测对未加密比特流的识别率。

简介：从核爆炸效应的不同角度对中子弹核爆炸效应现象学进行了综合研究，得出了较全成系统的结果，同时，在对中子弹核爆炸效应进行分析的基础上，提取了一系列效应特征量，并推荐使用了优化特征量；利用多层神经网络系统，进行了中子弹核爆炸弹型识别的计算机仿真研究，得到了较理想的识别率，最后给出具有中子弹核爆炸识别，当量确定功能的核爆炸监测系统的原理与工作序列。

简介：根据美国政府出台的相关规定，乘客可携带规定允许范围内的液体搭乘航班，政策的放宽给了恐怖分子可乘之机。一些液体本身并不是炸药，但却很容易混合起来制备成炸药，因此，恐怖分子携带潜在爆炸物搭乘飞机进行恐怖行动的可能性大大增加。为对付此类爆炸物，近日美国科学家成功开发出了一种可识别并解除此类爆炸物的新型材料。通过初步测试证明，这种类似于墨水的物质喷射到被检目标物上，可识别出爆炸物，并可解除爆炸威胁。

简介：针对技术成熟度评估中识别关键技术这一多属性群决策问题，提出了采用证据理论的一种新方法，解决了由于专家意见具有发散性和冲突性而导致的意见难以合成的问题．通过引入和分析不确定度的概念和含义，给出新的不确定度的计算方法，有效地解决了评价中的证据冲突问题．最后通过一个算例给出了应用的步骤和方法．