一种基于可见光与红外图像融合的战场目标检测系统和方法

    公开(公告)号:CN117765359B

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202311595532.X

    申请日:2023-11-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于可见光与红外图像融合的战场目标检测系统,包括双路特征提取网络、特征对齐模块、温度差异感知模块、特征融合模块、颈部网络和任务头网络,双路特征提取网络用于分别提取可见光图像的特征和红外图像的特征;特征对齐模块用于将可见光图像和红外图像的特征进行空间对齐;温度差异感知模块用于得到预测温度差异掩码;特征融合模块用于生成融合特征图;颈部网络和任务头网络用于根据颈部网络提供的融合特征图通过卷积处理完成目标类别预测和目标位置预测,以得到最终的预测结果。本发明能够较好的应对复杂地面战场环境,消除多种干扰因素的不利影响,提升检测精度和效率,为战场中的指挥决策提供可靠依据。

    一种坦克分队武器目标分配方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119514904A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202311596642.8

    申请日:2023-11-27

    Abstract: 本发明涉及一种坦克分队武器目标分配方法,包括如下步骤:S1,坦克分队进入作战状态,开始搜索敌方目标;S2,实时检测敌方目标状态,获取敌方目标状态值wsj;S3,判断是否存在wsj=1的目标;若存在wsj=1的目标,则记录该时间t;若否,则执行S2;S4,检测我方武器状态,获取我方武器状态值fsi;S5,判断是否存在fsi=1的武器;若是,则执行S6;若否,则执行S4;S6,判断是否满足t’‑t≥△t;若是,则执行S7;若否,则重复执行S6;S7,求解WTA模型,进行武器目标分配;将参与分配的敌方目标状态值wsj置0、我方武器的状态值fsi置0;S8,接受打击任务的武器执行打击。本发明解决了武器目标分配时机难以确定的问题,具有分配效果更优的有益效果。

    一种基于CPS的协同火力打击智能决策方法及智能决策系统

    公开(公告)号:CN119539515A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202311596632.4

    申请日:2023-11-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于CPS的协同火力打击智能决策系统,包括智能决策中心、火控系统、武器系统、态势感知系统、作战指挥控制中心、作战数据中心、侦察装备和实时通信网络;态势感知系统用于获取战场的武器、目标信息并传输至智能决策中心;智能决策中心通过对来自各系统的信息进行融合和处理,获得协同火力打击决策方案;作战指挥控制中心用于接收初步任务决策,并将最终任务决策发送至智能决策中心;火控系统用于接收打击决策任务,并控制武器系统对目标进行打击;作战数据中心用于提供数据支撑;实时通信网络用于实现实时信息传输。本发明充分发挥了决策系统的信息‑物理融合的优势,优化了协同火力打击决策,提高了作战分队整体火力打击能力。

    脑电信号的监测方法、装置、终端设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118820933A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410782557.9

    申请日:2024-06-18

    Abstract: 本申请公开了脑电信号的监测方法、装置、终端设备和存储介质,包括:通过SSVEP的脑机接口获取用户的脑电信号;根据预先训练的脑信号可信度模型,对所述脑电信号进行质量监测,其中,所述脑信号可信度模型是根据刺激块闪烁频率、刺激块颜色和刺激块像素比例确定的,利用基于稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potentials,SSVEP)的脑机接口进行无人车的并行操控提升系统操控效率。选取对SSVEP信号质量影响较大的三种人机交互模式:刺激块闪烁频率(高频与低频)、刺激块颜色(白色与蓝色)、刺激块像素比例(100%与50%),进行人机交互自适应切换,同时对不同交互模式下的脑电信号进行监测,提高脑电信号监测效率。

    一种地面无人装备协同作战决策智能体的构建方法

    公开(公告)号:CN119514637A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202311594875.4

    申请日:2023-11-27

    Abstract: 本发明涉及一种地面无人装备协同作战决策智能体的构建方法,针对复杂协同作战任务解空间维数灾难的问题,通过构建基于数据驱动和知识驱动的双层决策架构,在有效压缩DRL求解空间提高探索效率的同时实现了对整个作战过程不同粒度任务的智能决策;针对“任务层”作战指挥行动策略生成问题,通过构建协同作战决策智能体网络模型,实现从复杂状态输入的有效表征到作战行动的统一协调控制;通过构建分布式训练框架,加快采样和训练效率,实现对协同作战决策智能体网络模型的高吞吐量的异步并行训练;通过建立基于深度强化学习的作战决策智能体学习算法并对其进行求解,有效提高智能体网络模型的学习效率和最终性能。

    一种基于可见光与红外图像融合的战场目标检测系统和方法

    公开(公告)号:CN117765359A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311595532.X

    申请日:2023-11-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于可见光与红外图像融合的战场目标检测系统,包括双路特征提取网络、特征对齐模块、温度差异感知模块、特征融合模块、颈部网络和任务头网络,双路特征提取网络用于分别提取可见光图像的特征和红外图像的特征;特征对齐模块用于将可见光图像和红外图像的特征进行空间对齐;温度差异感知模块用于得到预测温度差异掩码;特征融合模块用于生成融合特征图;颈部网络和任务头网络用于根据颈部网络提供的融合特征图通过卷积处理完成目标类别预测和目标位置预测,以得到最终的预测结果。本发明能够较好的应对复杂地面战场环境,消除多种干扰因素的不利影响,提升检测精度和效率,为战场中的指挥决策提供可靠依据。

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