Сталкиваясь с проблемой снижения точности распознавания компонентов цели из-за самозатемнения цели, нечеткости зрительных признаков, большой изменчивости признаков, предлагается метод распознавания компонентов инфракрасной цели на основе графа знаний. Применяя ступенчатую стратегию распознавания, сперва распознаем цель в целом, затем распознаем компоненты цели. Сначала обнаруживаем цель, затем расширяем область цели до информационных данных улучшенной высокой разрешающей способности, повышающих способность распознавания цели; затем, модель распознавания компонентов встроена в граф знаний цели, использует связи структуры компонентов цели для расследования совместных связей компонентов, объединяет связанные внимательные компоненты для повышения производительности распознавания компонентов, решая проблему распознавания компонентов, вызванную недостатком зрительных признаков; для самозатемнения компонентов предлагается стратегия управления скоростью обучения на основе самозатемнения, повышающая производительность и сходимость модели к самозатемнению. Наконец, установлена модель системы проверки внутреннего эквивалентного уменьшения цели, чтобы провести тестирование самолетов в различных положениях и расстояниях, и средний процент точности распознавания достиг 92,2%.Результаты эксперимента показывают, что предложенный метод распознавания компонентов цели работает лучше, значительно улучшает точность и полноту.

Распознавание инфракрасной цели; граф-знание; распознавание в целом; Модель Глобальных Векторов; модуль внимания; управление скоростью обучения