引用本文:吕弢,宋敏敏,洪文鹏,陈璟,符晓刚,吉亚平,桑学仪.基于改进式YOLOv2的红外图像目标识别方法[J].上海航天,2023,40(2):126-133.
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基于改进式YOLOv2的红外图像目标识别方法
吕弢1,宋敏敏1,洪文鹏2,陈璟1,符晓刚1,吉亚平1,桑学仪1
1.上海航天控制技术研究所,上海 201100;2.陆军装备部驻南京地区军代局驻上海地区第三军代室,上海 200031
摘要:
针对智能化导引头信息处理算法设计验证需求,本文对多类型目标、海陆空背景辐射特性数据进一步挖掘,提出引入深度学习算法应用于外场红外数据二次分析挖掘的方法。选择采集得到的包括车、船、无人机(UAVs)、客机等类型的红外数据,针对红外图像与可见光图像不同的成像特性,利用改进式YOLOv2红外目标检测与分类算法,融合多级特征,增加一个重组特征图,实现对红外弱小目标智能化快速分类研究,对提取的海量视频库中的目标红外辐射特征进行分类整理。
(1.Shanghai Aerospace Control Technology Institute, Shanghai 201100, Shanghai, China;2.Shanghai Third Military Office of Army Armaments Department Military Representative Bureau in Nanjing, Shanghai 200031, China)

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