目标識别系統英文解釋翻譯、目标識别系統的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 target identification system

分詞翻譯：

目标識别的英語翻譯：

【計】 target recognition

系統的英語翻譯：

system; scheme
【計】 system
【化】 system
【醫】 system; systema
【經】 channel; system

專業解析

目标識别系統（Target Recognition System）指利用計算機視覺、模式識别等技術自動檢測并辨識圖像或視頻中特定目标的智能化系統。其核心是通過算法分析輸入數據，識别出預設的目标類别（如車輛、人臉、特定物體等），廣泛應用于安防監控、自動駕駛、醫學影像分析等領域。

一、漢英詞典釋義

中文：目标識别系統
英文：Target Recognition System

釋義：一種通過傳感器或圖像數據自動檢測、分類并識别特定目标的計算機系統。

技術特征：包含數據采集、特征提取、分類決策等模塊，依賴機器學習模型（如深度學習）實現高精度識别。

二、核心組成與技術原理

數據輸入層
接收來自攝像頭、雷達、紅外傳感器等的原始數據，轉化為可處理的數字信號（如圖像幀、點雲數據）。

特征提取與處理
利用卷積神經網絡（CNN）或傳統算法（如SIFT）提取目标的紋理、形狀、顔色等關鍵特征，降低數據維度并保留辨識信息。

分類與識别
通過支持向量機（SVM）、隨機森林或深度學習模型（YOLO、ResNet）對特征進行分類，輸出目标類别及位置信息（如邊界框坐标）。

三、典型應用場景

智能安防：實時監控視頻中的人臉識别、異常行為檢測（來源：IEEE标準文獻庫）。
自動駕駛：車輛與行人識别，輔助路徑規劃（來源：SAE International技術報告）。
工業檢測：生産線上的缺陷産品自動分揀（來源：Springer機器視覺期刊）。

四、權威技術标準參考

IEEE标準：IEEE 1856-2017 定義了目标識别系統的性能評估框架，涵蓋準确率、實時性等指标（鍊接：https://standards.ieee.org/standard/1856-2017.html）。
學術研究：MIT出版的《Computer Vision: Algorithms and Applications》詳細解析了目标識别的數學模型（鍊接：https://szeliski.org/Book/）。

引用來源說明：

IEEE Xplore 技術文獻庫（系統架構定義）
SAE International 自動駕駛技術白皮書
Springer 期刊 Machine Vision and Applications（工業案例）
MIT 教材《Computer Vision: Algorithms and Applications》（算法原理）

網絡擴展解釋

目标識别系統是一種通過技術手段自動檢測、分類或追蹤特定目标的智能化系統，廣泛應用于計算機視覺、軍事、安防等領域。以下是其核心要點：

一、定義與功能

目标識别系統通過分析圖像、視頻或傳感器數據，實現對目标的類别判定（如區分敵我、識别物體類型）和屬性判斷（如位置、編號等）。它不僅确定目标的存在（如“車輛”），還可能細化到具體個體（如“敵方坦克”）。在軍事場景中，系統需結合雷達、電磁信號等多源數據綜合判斷。

二、分類方式

技術原理
- 有源識别：主動發射電磁波（如雷達詢問信號），通過應答機制判斷目标屬性
- 無源識别：監聽目标自身輻射信號（如電子設備電磁特征）進行識别
應用場景
- 地面/艦載/機載系統（根據部署位置區分）
- 通用計算機視覺系統（如自動駕駛中的行人識别）

三、工作原理（以軍事系統為例）

協同探測：雷達發現目标後，觸發詢問機發送加密信號
身份驗證：己方目标的應答機解碼後返回特定響應
結果判定：未響應或錯誤解碼則标記為敵方/未知目标
$$
text{識别結果} = begin{cases}
text{己方} & text{應答正确}
text{敵方} & text{無應答/應答錯誤}
end{cases}
$$

四、技術流程

特征提取：通過算法提取顔色、形狀、紋理等關鍵特征
模式匹配：将特征與數據庫中的已知模式對比
分類決策：使用機器學習模型（如CNN）确定目标類别

五、典型應用

自動駕駛：識别交通标志、行人（）
軍事防禦：敵我識别、導彈追蹤（）
工業檢測：産品質量自動分揀（）

如需了解特定系統的完整技術細節（如雷達敵我識别加密協議），可參考的軍事應用案例或的計算機視覺原理分析。