系统工程与电子技术

作者：王瑶(), 胥辉旗, 曹司磊, 王磊

单位：海军航空大学，山东 烟台 264001

关键词：舰船目标,关键部位,相似度注意力机制,特征融合,精准选择

针对当前缺乏舰船关键部位的检测算法、对应数据集，检测算法精度速度无法平衡及网络对舰船位置尺度变换鲁棒性不强等技术难题，构建一种三维特征增强和不同尺度特征结合的无锚框的舰船关键部位选择方法，基于相似度特征模块的深层聚合分割算法，实现对舰船关键部位的精准高效检测。首先，通过引入感受野模块实现网络多尺度特征融合，提升检测精度。然后，通过并入基于相似度的注意力模块提升对有用目标信息的关注度；通过使用可变形卷积实现对不同层的特征信息进行聚合，有效提升网络的泛化能力和表达能力。最后，在不使用锚框的前提下，通过目标中心点预测，再回归得到中心点偏移、目标角度、尺度信息，提升检测速度。分别在自建数据集及Pascal视觉对象类别（Visual Object Classes，VOC）数据集上进行对比实验，充分证明了所提网络对舰船关键部位检测的精准性及时效性，能够为反舰装备实现外科手术式打击提供可行技术途径及理论支撑。

来源：2026年第2期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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