智能图像导引头目标数据集制备技术研究

针对现有智能导引头目标数据集匮乏、时敏图像难以获取的问题，结合智能精密制导技术的发展需求，提出了智能导引头目标数据集的准备过程和主要方法。时敏目标的图像是通过模拟技术生成的。生成对抗网络用于扩展时敏目标图像。在人工标注的基础上，提出了一种针对特定视频序列的自动标注算法，并构造了智能图像导引头的目标认知数据集Seekeri。Seekeri数据集在几种主流的目标检测算法上进行了测试，其ALP值在85%～90%之间，表明该数据集适用于主流的目标检测算法。结果表明，该方法不仅解决了难以获取的问题，而且能够快速、准确地构造出更适合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的训练和升级提供了有力保障。