摘要
مواجهة تحديات تقليل دقة التعرف على الأجزاء الهدف بسبب الحجب الذاتي للهدف وعدم وضوح السمات البصرية وتغير السمات، نقترح طريقة لتعرف على أجزاء هدف الأشعة تحت الحمراء بناء على الرسم البياني المعرفي. نطبق استراتيجية التعرف المرحلي بالتعرف أولاً على الهدف ككل، ثم التعرف على أجزاء الهدف. نكتشف الهدف أولاً، ثم نوسع منطقة الهدف إلى معلومات تفصيلية محسنة بدقة عالية ونعزز قدرة التعرف على الهدف. ثم يدمج نموذج تعرف الأجزاء قاعدة بيانات المعرفة الهدف ويستخدم علاقات هيكل الأجزاء ليستنتج العلاقات المشتركة للأجزاء ويعزز أداء تعرف الأجزاء بدمج انتباهية العلاقات للأجزاء، وحل التحديات التعرف على الأجزاء الناتجة عن عدم وضوح السمات البصرية. بالنسبة للحجب الذاتي للأجزاء،نقترح استراتيجية التحكم في معدل التعلم القائم على الحجب الذاتي لتعزيز أداء النموذج في التعلم والتقارب للحجب. أخيرًا، أقيمت نظام التحقق الداخلي لنموذج متناسب مكافئ للأهداف لإجراء الفحص على الطائرات في ظروف مختلفة من الوضع والمسافة، وبلغت دقة التعرف المتوسطة 92.2٪. تظهر نتائج التجربة أن الطريقة المقترحة لتعرف على أجزاء الهدف أفضل، وتحسنت بشكل كبير الدقة ومعدل الاستدعاء.
关键词
تعرف الأهداف تحت الحمراء;رسم بياني معرف;التعرف على الكل;نموذج قطري شامل;وحدة انتباه;التحكم في معدل التعلم