# 深度学习在无人地面车辆目标识别和决策方面的应用 深度学习技术确实能够显著增强无人地面车辆(UGV)的目标识别和决策能力。以下是一些可行的应用方向: ## 目标识别能力增强 - **多模态感知融合**：结合视觉、雷达、红外等多传感器数据 - **复杂环境下的目标检测**：通过卷积神经网络(CNN)实现在高遮挡、低光照等条件下的稳定识别 - **目标分类与精确定位**：利用YOLO、Faster R-CNN等算法实现实时目标检测与分类 ## 决策能力增强 - **场景理解与态势感知**：深度学习可帮助系统理解整体环境并判断各目标的威胁等级 - **强化学习应用**：通过模拟训练，使系统学习优化决策策略 - **智能决策支持**：根据任务需求和环境条件提供辅助决策建议 这些技术应用应当在确保系统可靠性、安全性和符合伦理原则的前提下进行研发和部署，并始终保持人类对关键决策的最终控制权。