Algoritmos de reconhecimento automático de alvos (ATR) são desenvolvidos para usar imagens de movimento para detectar alvos potenciais. Esses modelos são usados para coletar informações para missões de inteligência, vigilância e reconhecimento governamentais em todo o mundo.
Alguns modelos ATR empregam o uso de imagens estáticas de quadro único para detectar alvos de interesse potencial. Os dados coletados neste método são distribuídos de volta a um analista de imagem que examina imagens estáticas capturadas ao longo de um período de tempo para determinar se o alvo é de interesse potencial.
Imagens de vídeo digital são usadas por modelos ATR como outra opção para coleta de dados. Esta imagem mostra movimento conforme ocorre com um atraso no processamento para tempo de viagem do sinal para o analista a partir dos satélites que o coletam. Estas imagens oferecem mais informação que imagens estáticas, mas podem ser comprometidas por padrões climáticos ou outras perturbações na área.
À medida que as imagens usadas por modelos ATR melhoram, o uso de tipos de imagem menos confiáveis para identificar alvos potenciais entra em questão. Enquanto alguns satélites podem não fornecer nada em resolução mais alta que imagens estáticas ou digitais unidimensionais, outros podem fornecer imagens tridimensionais (3-D) em tempo real que podem fornecer maior precisão na determinação de alvos potenciais usando avaliação de movimento.
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