針對(duì)當(dāng)前空間紅外弱小目標(biāo)狀態(tài)感知方法存在判別準(zhǔn)確率低、人工干涉較多、對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高等問題,提出了一種全新的基于深度學(xué)習(xí)的判別算法。首先,對(duì)空間紅外弱小目標(biāo)狀態(tài)變化進(jìn)行了分析,并建立了專用數(shù)據(jù)集;然后,建立了目標(biāo)狀態(tài)感知任務(wù)專用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架,并在局部標(biāo)注及自適應(yīng)閾值等方面進(jìn)行了創(chuàng)新;最后,應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室采集的目標(biāo)輻射強(qiáng)度信息制作的仿真數(shù)據(jù)對(duì)本算法進(jìn)行了訓(xùn)練和測(cè)試,建立了目標(biāo)狀態(tài)感知評(píng)估指標(biāo)體系,并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在輸入連續(xù)完整的輻射強(qiáng)度信息時(shí),判別準(zhǔn)確率為98.27%;輸入片段輻射強(qiáng)度信息時(shí),各狀態(tài)判別準(zhǔn)確率皆大于90%。本算法彌補(bǔ)了現(xiàn)有方法對(duì)空間弱小目標(biāo)狀態(tài)感知虛警率高和目標(biāo)信息不完整時(shí)不敏感的缺陷,提高了檢測(cè)速度和精度,可以更好地滿足空間紅外弱小目標(biāo)感知任務(wù)的需求。

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