情报处理论文
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情报处理领域的知识动态更新问题,提出了一种基于深度学习的目标行为知识发现方法。首先,根据已有知识进行目标数据预处理,实现对目标要素补充;其次,基于已掌握行为意图的历史数据,构建目标行为特征模型;然后,基于深度学习方法实现行为规律分析,为目标识别提供知识支撑;最后,通过目标识别及识别结果的变化异常分析进行新知识发现,形成知识使用、发现的良性循环。通过数值仿真,该方法对舰机目标识别准确率在80%左右,且能有效发现新知识。
情报处理
情报处理领域的目标特征分析问题,提出了一种基于数据驱动的目标行为特征学习与发现方法。首先,根据已有知识进行目标要素补充;然后,对已掌握的目标行为意图数据进行标注,构建目标行为特征训练模型;接着,基于随机森林算法进行目标特征学习,为目标识别提供知识支撑;最后,通过对识别结果进行变化异常分析,辅助发现新的目标行为特征。数值仿真试验表明,该方法对海空目标识别准确率约为80%,可有效发现目标新的行为特征。
情报处理
情报处理等作战能力。图为无人机起飞瞬间。
情报处理与共享现状的分析,阐述了目前存在的一些问题,结合实际情况,提出了联合作战无人机情报处理与共享体系构建对策和未来展望.
情报处理更加人工智能化休斯研究实验室(HRL)的“天空之眼”(NEMESIS)视觉图像处理系统能模拟人类视觉系统,高效、准确地分析和识别小型无人机携带的多模式传感器获取的视频图像,理解并解释目标的行为和整体场景,并以文本或音频形式将态势分析和可操作情报实时传输给决策者和作战人员,相当于--定程度上代替情报分析员,处理侦察设备获得的大量视频图像。美国协同视觉智能技术供应商Edgy bees公司也为美国空军AFWER X技术创新计划开发了“百眼巨人”增强现实解决方案。
情报处理
情报处理和分析的各个流程,在传统的人工处理中存在着质量差、效率低的问题.文章运用人工智能技术的发展成果,将相对成熟的技术和产品运用到情报处理和分析工作中来,以提升各个环节的质量和效率.
情报处理,因此如何提高模糊图片的质量成为无人机情报处理中的重要课题;介绍了在无人机侦察这一背景下图像运动模糊的降质机理及成像特点,对运动模糊复原领域中图像非盲复原与盲复原两类方法进行研究,从算法原理和实际应用两方面对每种算法的优缺点进行了总结;最后对无人机侦察图像运动模糊复原算法的发展趋势做出展望,实时性、适用性与智能性将成为算法的主流发展方向.
情报处理装备在战术应用中面临时效反应要求高、装备资源配置差异大、作战应用军事需求动态变化等挑战.本文针对作战对象网络化发展和智能应用等新技术发展趋势,结合电子对抗侦察及情报处理向智能化应用发展的需求,关注其在时敏性、动态性、有限性等方面的特点,提出一种基于云雾端结合的混合云智能应用架构方案,并开展了基于云支撑的智能化架构设计、智能模型训练以及装备协同组网等关键技术的研究,通过实现云+端、端+端和端内模型松耦合管理和灵活加载,实现基于“离线-近线-在线”一体联动的电子对抗智能应用模式,支持电子对抗侦察及情报处理在战术端的智能化应用.
