关键词：深度学习 图像语义分割 红外图像 粒子系统 图像增广 

摘要：红外成像制导系统容易受到烟幕干扰,分割烟幕区域是提高红外成像自动目标识别性能的有效技术途径。文章提出一种基于深度学习的红外烟幕干扰分割技术,针对实拍红外烟幕图像样本获取成本高而难以满足算法训练需求的问题,提出基于粒子系统的红外烟幕仿真技术,并针对性地借助图像增广技术模拟不同成像条件,借助Deeplab v3+算法实现烟幕区域分割。文章在零实拍红外图像条件下训练网络,在实拍图像集上测试结果与真实烟幕区域的平均交并比达到79%,实现了红外图像烟幕区域分割。

控制与信息技术杂志要求:

{1}来稿论文书写顺序包括：题目，作者姓名，作者单位，中文摘要，关键词，英文题名(与中文一致)，英文作者及单位，英文摘要和关键词，正文，参考文献。

{2}本编辑部对拟用稿件有删改权。若不同意，请来稿时说明。未能录用的稿件，恕不退回。

{3}题名：简明、具体、概括文章的要旨，一般不超过20个汉字，可使用副标题。

{4}著录的参考文献应准确无误，其内容及顺序是：专著——序号、著（译）者、书名、卷次、出版社、出版年；期刊一一序号、作者、篇名、刊名、年份、卷期；报纸——序号、作者、篇名、报纸名、年月日、版页。

{5}内容摘要：反映研究对象和范围、采用的研究手段和方法、得出的核心结论，体现论文的创新性和学术影响，旨在提高论文的引用量与转载量。一般以400-500字为宜。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社