43、智能视频技术助力军事防护

智能视频技术助力军事防护

在现代军事领域,快速识别和应对各种潜在威胁对于军事人员至关重要。为了实现这一目标,计算机视觉技术的应用变得越来越关键。本文将介绍一些先进的智能视频技术,包括空中视频分析、固定地面摄像机跟踪等,这些技术在军事防护和态势感知方面具有重要作用。

1 语义感知空间技术

1.1 语义感知空间的特点

语义感知空间技术允许用户向中间件提出类似 SQL 的查询,以获取物理空间中对象的信息。它利用语义信息,通过成本效益模型在资源受限的情况下有效安排数据捕获,并通过智能监控和重新校准过程补偿基础设施中的物理扰动。

1.2 语义建模的优势

语义建模在感知空间中具有额外的优势。由于信息在语义层面进行建模和表示,如实体、对象和空间,因此可以在中间件中指定隐私策略,从而根据策略控制原始和派生传感器数据的披露。

1.3 未来研究方向

未来的研究将集中在利用已开发的基础框架,解决普适应用的鲁棒性问题、事件处理各阶段的不确定性管理技术,以及受益于用户参与交互的挑战。

2 视频分析助力部队防护

2.1 现代战争的挑战

现代战争的不对称性要求美国军事人员迅速识别和应对各种潜在威胁。在巡逻过程中,他们需要不断评估周围环境,推断个人意图,检测潜在陷阱。为了实现这一目标,需要开发自动化机制,提供强大而可靠的上下文感知能力。

2.2 智能视频技术的应用

GE 全球研究中心开发了一系列智能视频技术,可用于解决这些问题。这些技术包括:
- 空中分析:用于物体检测和跟踪。
- 固定视频

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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