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基于深度学习的伪装贴图生成技术研究

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摘要 在现代作战中,飞机在临时起降点停留时极易暴露于无人机实时目标检测系统,对任务安全构成显著威胁。为应对此挑战,文章提出一种基于深度学习的伪装贴图生成方法。该方法的生成框架采用GAN网络,DDPM完成预训练与初始样本生成,选取均方误差MSE作为损失函数,最后通过进化策略的方案动态优化。研究采用高强度轻质复合材料为载体,通过数字印刷技术将生成的高精度迷彩图案印制其上,构建适用于飞机临时降落场景的便携式伪装系统。实验结果表明,采用该策略生成的伪装贴图可使飞机目标在无人机检测中的识别准确率降低90%,显著提升战场隐蔽性,为临时起降点伪装提供了创新技术方案。
作者 赵爽 张麟华 陈润峰 韩嘉琪 ZHAO Shuang;ZHANG Linhua;CHEN Runfeng;HAN Jiaqi
出处 《信息技术与信息化》 2026年第1期24-27,共4页 Information Technology and Informatization
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