卷积是一种数学运算,其本质是将两个函数进行操作,其中一个函数是被称为卷积核或滤波器的小型矩阵,它在另一个函数上滑动并产生新的输出。在计算机视觉中,卷积通常用于图像处理和特征提取,它可以通过滤波器对输入图像进行卷积运算,并输出提取的特征图像,从而帮助计算机理解图像信息。因此,卷积的本质是一种信号处理技术,用于从输入信号中提取有用的信息。 态势感知(Situation Awareness,简称SA)是指通过收集和分析各种信息、数据和情报,以及实时监控和识别环境变化和风险,以获取对当前和未来局势的全面、准确的认识和理解,从而支持决策、规划、部署和应对等行动的一种能力。在军事、安全、应急管理、城市管理等领域,态势感知是非常重要的一项技术和能力。 我们把SA分成态、势、感、知四部分,并且把态、势分为一组,用来描述外部客体及情境变化,把感、知分为一组,用来描述主体内部变化,这样一来,就可分别对态-势组、感-知组进行卷积处理,以实现人机环境系统的深度态势感知,进而实现计算与算计融合的理论框架。 1、态与势的卷积 态与势的卷积运算可以表示为:f(x) = g(x-x')h(x') 2、感与知的卷积 感与知的卷积运算同样可以表示为:f(x) = g(x-x')h(x') |
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