[01114849]模糊自动机在目标识别与图像处理中的应用

该课题来源于国家自然科学基金项目“基于神经网络的模糊自动机研究”（项目编号：10671030）的子课题。为了对飞行器实施更精确的定位、控制、跟踪、识别和故障检测,本项目研究模糊目标图像处理和特征提取,进而提出了模糊自动机（Fuzzy automata, FA）的目标识别应用系统。 该系统克服了传统目标识别与图像处理方法的诸多不足,构建可自动提取规则,采用目标特征点的自动检测、抽取、识别、控制、c#编程语言构成新型智能模糊自动机运行系统。具有可视化的目标识别评估平台、图像处理、编辑灵活、服务范围广、工作时间长等优点。软件设计基于c#编辑平台,采用多线程技术实现了多任务操作及自动数据管理。FA的核心是一个CPU,负责对用户发出的命令执行,目的是对目标进行控制、跟踪与识别等。 本项目以崭新的理论,设计了FA的网络结构,提出了模糊无限态自动机的抽取算法及其稳定性。研究了FA状态融合、FA对飞行器的图像处理、航迹识别,并给出其在目标识别中的应用及其程序设计;为解决模糊、不完全的拓扑性图像处理,以FA为工具,研究了拓扑粗空间及其性质,并给出它们在模糊图像处理和数据挖掘中的应用及程序设计。构成模式识别与模糊图像处理的FA应用软件包,建立实时可视化识别与模糊图像处理的FA应用验证平台。 本系统程序已研发完毕。但还有一些技术问题正在研究、解决,还处于试用阶段。本系统不仅可用于一般的基于图像的目标定位、跟踪与识别应用场景,而且还可以推广于军队演练和作战、大型工厂、医院、建筑、航空航天等工程中的应用操作控制,推广前景十分广阔。