态势感知系统对数据信息的快速自主分析能力使其越来越多地应用于作战 指挥控制、智能安防及网络安全等领域。随着信息技术的发展和信息量的爆炸性 增长，构建能够自主挖掘数据信息并对环境态势拥有一定感知能力的态势感知系 统成为一项重要研究课题。态势感知系统的构建要对当前环境中存在的物体目标 进行类别及位置等属性的感知，然后综合各类传感器信息，分析各态势要素的状 态，并对其发展态势做出一定程度的预测估计。在整个态势感知系统中，对态势 要素即物体目标的发现及类别、位置等的分析是实现系统整体功能的基础和关键， 在众多传感器信息中，图像数据中的物体目标形象直观、时效性强、准确度高， 可以作为态势要素感知的主要信息源。但对于图像数据中物体目标的判别分析技 术研究一直以来都未达到实际应用水平，图像数据的复杂性和物体目标的不确定 性是造成技术研究瓶颈的主要原因。在图像目标数据智能识别研究领域，近几年， 深度学习技术的应用取得了突破性进展，引发了计算机视觉领域的革命性变革， 引起了学术界及工业界的广泛关注及研究。本文基于可见光图像数据和雷达图像 数据研究深度学习技术在态势感知系统中的应用，采用的深度神经网络模型为卷 积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），通过实现卷积神经网络模型 和以卷积神经网络为基础的扩展模型，力图解决态势感知系统中针对图像物体目 标识别的精度不足及效率低下问题，为态势感知系统中态势要素感知任务的实现 提供新的思路和解决方法，并为后续深度学习技术在该领域的应用提供参考

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