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J-GLOBAL ID：201702263610367730   整理番号：17A1602814

BCIとSARの融合によるターゲット検出システムの設計【JST・京大機械翻訳】

著者 (5件)： Ren Liheng (中国電子科技集団公司第二十七研究所,河南 鄭州,450047) ,  Li Defeng (中国電子科技集団公司第二十七研究所,河南 鄭州,450047) ,  Wang Ning (中国電子科技集団公司第二十七研究所,河南 鄭州,450047) ,  Ding Chengyi (中国電子科技集団公司第二十七研究所,河南 鄭州,450047) ,  Liu Xuewen (中国電子科技集団公司第二十七研究所,河南 鄭州,450047)
資料名： Keji Chuangxin yu Yingyong  (Keji Chuangxin yu Yingyong)
号： 6  ページ： 15-16  発行年： 2017年 
JST資料番号： C4005A  ISSN： 2095-2945  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 合成開口レーダ(Synthetic Aperture Radar、SAR)は一種の能動マイクロ波撮像センサーであり、仕事は大気の伝播と気候の影響を受けず、浸透力が強く、識別能力が強く、イメージングがはっきりし、かつカバー面積が大きい。それは,軍事偵察,資源探査,災害早期警戒,地図マッピングなどの分野に適用されている。現在のSAR画像自動目標識別(Automatic Target Recognition,ATR)技術は比較的に有効な目標情報を得ることができるが、この方法は目標特性に対して大量のデータ蓄積を必要とし、しかも識別率には一定の不確定性がある。SAR画像の認識効率と精度を改善するために,本論文は,BCI(脳-機械インタフェイスのためのBrain-ComputerIn-terface)とSAR融合のターゲット検出システムを設計して,人間の脳と機械画像を融合して,それぞれの優位性を自動的に認識した。さらに,ターゲット認識の効率と精度を改善し,部隊の戦闘力と自動化レベルを改善した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： センサ ,  不確実性 ,  画像処理 ,  インタフェイス ,  データ蓄積 ,  画像 ,  *合成開口レーダ ,  自動化 ,  物体認識
準シソーラス用語： 認識率 ,  SAR画像 ,  資源探査 ,  軍事 ,  マイクロ波イメージング ,  *ターゲット検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： BCI ,  SAR ,  融合 ,  ターゲット検出 ,  設計