针对传统机器人目标抓取过程中识别精度低的问题,提出了一种改进SSD网络的目标识别与定位方法。首先,针对机器人在小目标检测上精度低的问题,将特征金字塔与CNN神经网络结合,实现高层特征与底层特征提取的联合;其次,针对工业机器人数据样本小、不利于识别分析的问题,采用移动、旋转、增加噪声干扰、消除干扰数据等方式对数据集进行增强;最后,对改进的SSD网络进行验证。结果表明,相较于SS+SIFT+SVM算法、SS+HOG+SVM算法,改进的SSD网络可有效识别和定位需要抓取的目标。

围绕系统结构、中心频率选取、数据传输、信号处理和目标跟踪与识别技术等方面介绍1种可以实现远距离实时自动跟踪、报警的反蛙人声呐，并阐述了反蛙人声呐配套设施——蛙人驱逐装置的基本概念和实施方法。

多传感信息融合或称多源信息融合是近年来发展起来的一门新技术。针对车辆防碰撞系统工作环境恶劣、干扰因素众多、单一传感器判断易产生虚警的特点，本文阐述了多传感信息融合技术在车辆防碰撞系统中的应用，并给出了系统的组成、功能。传感器的选择以及融合策略。

分析了美国天基跟踪与监视系统（STSS）对弹道导弹目标的红外探测能力，在此基础上分析了基于天基红外传感器的弹道中段目标红外识别方法，论述了中段目标温度、平均温度变化率、谱分布、姿态运动和辐射方向图等特征提取方法，提出了中段目标光学多传感器融合识别策略，给出了一些仿真计算结果。

将粗糙神经元和传统神经元混合构造的粗糙神经网络,用于对毫米波辐射计回波信号的目标识别。其中粗糙神经元包含一对重叠的普通神经元,使用一对上下值作为输入和输出。对于实际应用中变量值是范围值的情况,用粗糙神经网络来开发模型,结果优于传统神经网络。仿真实验表明,该模型提高了目标的识别率和网络的收敛速度。

目前激光经纬仪只能测量静态目标，无法实现对动态目标的测量，但在实际应用中却有其广泛的应用价值，针对这一情况，首次提出了利用CCD激光经纬仪配合图像处理软件的方法，实现具有自动跟踪功能的激光经纬仪，并将其直接用到舰载雷达的标校过程中。文章中首先提出了自动跟踪目标的CCD激光经纬仪结构构成及应用价值，然后针对每一个技术环节分别详细阐述了目标的采集过程、目标的识别跟踪过程、数据的后处理过程，最后给出一组实验数据，分析了系统的测量精唐．

针对一种特殊的三维目标－平滑弯曲表面，从理论上讨论了它的区域反射特性；并在此基础上通过一系列的实例研究，得到这类三维目标的区域反射率比率是一光度不变量的结果，为计算机视觉中的三维目标提供了更多有价值的识别信息。

VanderLugt相关器在纪录目标图形的傅里叶变换复振幅谱时,通常需要引入一个离轴的参考光波来纪录复振幅信息.本文利用计算机制匹配滤波器,对四级迂回相位编码方法进行了优化,事先生成不同目标的匹配滤波器进行目标识别,从而大大简化了实验方案,保证了VanderLugt相关器工作的实时性.实验结果显示了该方法的可行性.

地下管道、空洞等圆柱形目标的定位和识别是探地雷达走向实用的一个亟待解决的问题。提出了一种在频域运用最大似然估计进行圆柱目标定位和识别的方法。在一阶Born近似下建立了各孔径点处回波信号和目标的位置参数和电磁参数之间的关系，将目标的未知参数估计问题归结为全局搜索一目标函数极值的最优化问题。通过对仿真数据和实测数据的处理，结果显示该方法可以精确估计出目标的位置参数和电磁参数，有效地进行圆柱目标的定位和识别。

为了实现在不确定环境下的自动目标识别，提高系统的性能和可靠性。首先采用模糊数来刻画传感器的输出报告，将每个传感器报告用三角模糊数来表示；然后提出基于模糊特征属性参数的最优融合算法来实现信息融合，并将其应用到多传感器目标自动识别系统。融合算法以模糊信息相似性测度为基础，最优融合准则是：融合后的数据与各个传感器输入数据冲突应该最小。通过最优准则确定了各个传感器的权重以及融合结果，且融合结果与初始传感器权重向量和传感器报告融合的次序无关。文中给出了具体的算法流程和一个应用实例。