対象の自己遮蔽、視覚特徴が不明瞭、特徴の変化が大きいことにより部品認識の精度が低下する課題に対し、知識グラフに基づく赤外線対象部品認識方法を提案する。まず対象全体を認識し、その後に対象部品を認識する二段階認識戦略を採用する。最初に対象全体を検出し、対象領域を高解像度に拡張して信号の詳細情報を強化し、対象認識能力を向上させる。次に部品認識モデルに対象知識グラフを組み込み、対象部品の構造関係を利用して部品の共起関係を推論し、部品の関連性注意を融合して部品認識性能を向上させ、視覚特徴不足による部品認識の課題を解決する。部品の自己遮蔽に対しては、自己遮蔽に基づく学習率制御戦略を提案し、モデルの遮蔽学習性能と収束性を強化する。最後に室内対象等価縮尺モデル検証システムを構築し、異なる姿勢と距離条件下で航空機をテストし、認識平均精度は92.2％に達した。実験結果は、提案手法が対象部品認識能力に優れ、精度と再現率を大幅に向上させたことを示している。

赤外線対象認識;知識グラフ;全体認識;グローバルベクトルモデル;注意モジュール;学習率制御