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基于深度學習的紅外煙幕區(qū)域分割技術
齊航; 袁健全; 李磊; 任君; 梁杰 復雜系統(tǒng)控制與智能協(xié)同技術重點實驗室; 北京100074; 北京機電工程研究所; 北京100074
關鍵詞：深度學習 圖像語義分割 紅外圖像 粒子系統(tǒng) 圖像增廣
摘要：紅外成像制導系統(tǒng)容易受到煙幕干擾,分割煙幕區(qū)域是提高紅外成像自動目標識別性能的有效技術途徑。文章提出一種基于深度學習的紅外煙幕干擾分割技術,針對實拍紅外煙幕圖像樣本獲取成本高而難以滿足算法訓練需求的問題,提出基于粒子系統(tǒng)的紅外煙幕仿真技術,并針對性地借助圖像增廣技術模擬不同成像條件,借助Deeplab v3+算法實現(xiàn)煙幕區(qū)域分割。文章在零實拍紅外圖像條件下訓練網絡,在實拍圖像集上測試結果與真實煙幕區(qū)域的平均交并比達到79%,實現(xiàn)了紅外圖像煙幕區(qū)域分割。
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