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摘要
随着军贸出口的指挥控制类武器装备种类增多，设计兼容不同国家、不同体制的雷达接口非常关键。而如何高效获取接口不开放的雷达目标信息是核心问题之一。因此，设计了一种基于数学形态学和深度学习的图像识别方法，用于获取雷达图像的情报信息，实现雷达图像信息的数字化转换，并将数据上传至指挥中心。通过网络摄像头实时采集雷达态势图像信息，采用数学形态学方法实现雷达图像文本定位与检测，并采用CRNN深度学习模型，完成雷达目标情报的识别与提取。结果表明，平均每帧雷达图像的识别时间在500 ms以内，准确率可以达到95%以上，满足实时性和准确性的要求。
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单位中国电子科技集团公司第二十七研究所
