目标识别系统英文解释翻译、目标识别系统的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 target identification system

分词翻译：

目标识别的英语翻译：

【计】 target recognition

系统的英语翻译：

system; scheme
【计】 system
【化】 system
【医】 system; systema
【经】 channel; system

专业解析

目标识别系统（Target Recognition System）指利用计算机视觉、模式识别等技术自动检测并辨识图像或视频中特定目标的智能化系统。其核心是通过算法分析输入数据，识别出预设的目标类别（如车辆、人脸、特定物体等），广泛应用于安防监控、自动驾驶、医学影像分析等领域。

一、汉英词典释义

中文：目标识别系统
英文：Target Recognition System

释义：一种通过传感器或图像数据自动检测、分类并识别特定目标的计算机系统。

技术特征：包含数据采集、特征提取、分类决策等模块，依赖机器学习模型（如深度学习）实现高精度识别。

二、核心组成与技术原理

数据输入层
接收来自摄像头、雷达、红外传感器等的原始数据，转化为可处理的数字信号（如图像帧、点云数据）。

特征提取与处理
利用卷积神经网络（CNN）或传统算法（如SIFT）提取目标的纹理、形状、颜色等关键特征，降低数据维度并保留辨识信息。

分类与识别
通过支持向量机（SVM）、随机森林或深度学习模型（YOLO、ResNet）对特征进行分类，输出目标类别及位置信息（如边界框坐标）。

三、典型应用场景

智能安防：实时监控视频中的人脸识别、异常行为检测（来源：IEEE标准文献库）。
自动驾驶：车辆与行人识别，辅助路径规划（来源：SAE International技术报告）。
工业检测：生产线上的缺陷产品自动分拣（来源：Springer机器视觉期刊）。

四、权威技术标准参考

IEEE标准：IEEE 1856-2017 定义了目标识别系统的性能评估框架，涵盖准确率、实时性等指标（链接：https://standards.ieee.org/standard/1856-2017.html）。
学术研究：MIT出版的《Computer Vision: Algorithms and Applications》详细解析了目标识别的数学模型（链接：https://szeliski.org/Book/）。

引用来源说明：

IEEE Xplore 技术文献库（系统架构定义）
SAE International 自动驾驶技术白皮书
Springer 期刊 Machine Vision and Applications（工业案例）
MIT 教材《Computer Vision: Algorithms and Applications》（算法原理）

网络扩展解释

目标识别系统是一种通过技术手段自动检测、分类或追踪特定目标的智能化系统，广泛应用于计算机视觉、军事、安防等领域。以下是其核心要点：

一、定义与功能

目标识别系统通过分析图像、视频或传感器数据，实现对目标的类别判定（如区分敌我、识别物体类型）和属性判断（如位置、编号等）。它不仅确定目标的存在（如“车辆”），还可能细化到具体个体（如“敌方坦克”）。在军事场景中，系统需结合雷达、电磁信号等多源数据综合判断。

二、分类方式

技术原理
- 有源识别：主动发射电磁波（如雷达询问信号），通过应答机制判断目标属性
- 无源识别：监听目标自身辐射信号（如电子设备电磁特征）进行识别
应用场景
- 地面/舰载/机载系统（根据部署位置区分）
- 通用计算机视觉系统（如自动驾驶中的行人识别）

三、工作原理（以军事系统为例）

协同探测：雷达发现目标后，触发询问机发送加密信号
身份验证：己方目标的应答机解码后返回特定响应
结果判定：未响应或错误解码则标记为敌方/未知目标
$$
text{识别结果} = begin{cases}
text{己方} & text{应答正确}
text{敌方} & text{无应答/应答错误}
end{cases}
$$

四、技术流程

特征提取：通过算法提取颜色、形状、纹理等关键特征
模式匹配：将特征与数据库中的已知模式对比
分类决策：使用机器学习模型（如CNN）确定目标类别

五、典型应用

自动驾驶：识别交通标志、行人（）
军事防御：敌我识别、导弹追踪（）
工业检测：产品质量自动分拣（）

如需了解特定系统的完整技术细节（如雷达敌我识别加密协议），可参考的军事应用案例或的计算机视觉原理分析。