Resumen

La tecnología de detección infrarroja se puede utilizar bien para la observación nocturna, lo cual se está convirtiendo en una medida importante para la reconocimiento en el campo de batalla. Es una forma poderosa de implementar ataques de precisión y conciencia situacional al mejorar la capacidad de reconocimiento de objetivos basada en imágenes infrarrojas. Para el problema del reconocimiento de imágenes infrarrojas, se emplea la Máquina de Refuerzo de Gradiente Ligero (LightGBM) para seleccionar los descriptores de contorno extraídos basados en la serie de Fourier elíptica (EFS), que se combina con la clasificación basada en representación dispersa (SRC) para lograr el reconocimiento de objetivos. Primero, basándose en los contornos de los objetivos en la imagen infrarroja, se extraen descriptores de contorno de múltiples órdenes para caracterizar las características esenciales del objetivo a reconocer. Luego, se utiliza el algoritmo de selección de características LightGBM para filtrar los descriptores de contorno de múltiples ór

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Tecnología de detección infrarroja; Observación nocturna; Reconocimiento en campo de batalla; Máquina de Impulso de Gradiente de Luz; Serie de Fourier elíptica; Clasificación basada en representación dispersa
• Keywords:Infrared sensing technology; Night observation; Battlefield reconnaissance; Light Gradient Boosting Machine; Elliptic Fourier series; Sparse representation-based classification