【摘 要】
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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
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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。
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