本書主要針對(duì)的是民用無人機(jī), 熱氣球等空中飛行目標(biāo), 對(duì)公共安全造成的威脅。本書著眼于無源光學(xué)系統(tǒng), 提出了一種基于粗糙集和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類算法來實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字圖像中目標(biāo)的識(shí)別, 同時(shí)為獲得更簡(jiǎn)潔的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以提高識(shí)別的實(shí)時(shí)性提出了一種用蟻群算法來對(duì)連續(xù)屬性離散化的區(qū)間進(jìn)行選擇的方法, 為系統(tǒng)提供識(shí)別理論基礎(chǔ)。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于3 DSP＋FPGA的嵌入式硬件處理架構(gòu), 采用多任務(wù)并行流水線技術(shù)。對(duì)空中飛行目標(biāo)的探測(cè)、識(shí)別和追蹤顯得尤為重要, 這對(duì)其處理系統(tǒng)提出了更高的要求。它既要有低的虛警率和漏警率, 又要有識(shí)別和反應(yīng)的實(shí)時(shí)性。隨著光學(xué)硬件, 計(jì)算機(jī)硬件、算法和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展, 無源光學(xué)圖像處理系統(tǒng)作為新一代空中實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別技術(shù), 更靈活, 更可靠, 在民用和軍事中有著廣闊的應(yīng)用前景。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明, 系統(tǒng)的算法及硬件設(shè)計(jì)滿足了實(shí)時(shí)對(duì)空中飛行目標(biāo)探測(cè)和預(yù)警功能。