【摘 要】
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针对目前可用的智能图像导引头目标数据集稀少、时敏图像难以获取等问题,结合智能化精确制导技术发展需求,提出了智能图像导引头目标数据集的制备流程与主要方法。通过仿真技术生成时敏目标图像;采用了生成对抗网络对时敏目标图像进行增广;在人工标注的基础上,提出了针对特定序列视频的自动标注算法;并构建了名为Seekeri的智能图像导引头目标认知数据集。将Seekeri数据集在几种主流目标检测算法上进行测试,其m
【基金项目】
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国家自然科学基金（61806209）；
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针对目前可用的智能图像导引头目标数据集稀少、时敏图像难以获取等问题,结合智能化精确制导技术发展需求,提出了智能图像导引头目标数据集的制备流程与主要方法。通过仿真技术生成时敏目标图像;采用了生成对抗网络对时敏目标图像进行增广;在人工标注的基础上,提出了针对特定序列视频的自动标注算法;并构建了名为Seekeri的智能图像导引头目标认知数据集。将Seekeri数据集在几种主流目标检测算法上进行测试,其mAP值均在85%～90%之间,说明数据集适用于主流目标检测算法。结果表明:该方法既解决了时敏目标难以获取的问题,又可快速准确地构建更适用于智能导引头的目标数据集,为精确制导武器智能导引头目标检测算法训练与升级提供了有力保障。
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