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海战场多传感器目标综合识别技术研究的中期报告
本项目旨在研究海战场目标综合识别技术，主要涉及多传感器数据融合和目标检测与识别算法的研究与应用。本报告是项目的中期报告，主要介绍了研究进展、存在的问题、下一步的研究计划和工作安排。
一、研究进展
1.多传感器数据融合技术研究
针对海战场多传感器数据源的异构性和不确定性问题，我们研究了多种数据融合方法，包括基于贝叶斯理论、信息熵、特征融合等技术。并分析了各种方法的优缺点，以及适用场景和条件。
2.目标检测与识别算法研究
针对海战场中的复杂环境和目标特征差异性大的问题，我们研究了多种目标检测与识别算法，包括传统的基于特征提取和分类器的方法，以及深度学习的方法，如卷积神经网络、循环神经网络等。通过实验验证，我们发现，在良好的数据集上，深度学习算法有很好的效果，但在复杂的环境下仍存在很大的挑战。
二、存在问题
1.数据集问题：海战场数据难以获取和标注，需要更多的实际案例和领域知识的支持。
2.可靠性问题：海上环境复杂多变，多传感器数据的质量有时难以保证，需要更加可靠的数据处理方法和算法。
三、下一步计划和工作安排
1.进一步完善多传感器数据融合技术，尤其是针对不同传感器的异构性和数据质量的不确定性问题。
2.深入研究目标检测与识别算法，包括使用深度学习进行目标检测的算法优化和应用。
3.加强数据集的收集和标注工作，以提供更好的实验数据。
4.进行实验验证和评估，进一步验证和改进所提出的算法和方法。
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