Автоматическое распознавание целей
-
Основы автоматического распознавания целей (ATR)
- ATR использует данные датчиков для идентификации объектов.
- Изначально распознавание осуществлялось через звуковые сигналы, расшифровываемые оператором.
- Разработаны автоматизированные методы для повышения точности и скорости классификации.
-
Применение ATR
- ATR используется для идентификации искусственных и биологических объектов в различных сферах.
- Военные применения включают системы идентификации и используются в беспилотных летательных аппаратах и крылатых ракетах.
- Интерес к ATR растет и в бытовых нуждах, например, для обеспечения безопасности границ.
-
История и концепция ATR
- Распознавание целей существует с момента изобретения радара.
- Операторы радаров идентифицировали цели по звуковым сигналам.
- Современные методы ATR используют характеристики сигнала основной полосы частот и микродоплеровский эффект.
-
Методы анализа и обнаружения
- Частотно-временной анализ и преобразование Фурье используются для анализа сигналов.
- Статистические методы, такие как максимальное правдоподобие, применяются для принятия решений о классификации.
- Извлечение признаков включает использование коэффициентов линейного кодирования и Mel-частотных кепстральных коэффициентов.
-
Алгоритмы обнаружения и распознавания
- Обучающие базы данных создаются на основе экспериментальных данных.
- Алгоритмы обнаружения используют M блоков данных для извлечения функций и моделирования с использованием гауссовой смеси.
- Распознавание на основе CNN превосходит традиционные методы и полезно для распознавания в реальных сценах.
-
Ссылки и дополнительные материалы
- В статье приведены ссылки на исследования и общие сведения об искусственном интеллекте и робототехнике.