机载光电目标识别算法综述
收稿日期: 2025-07-18
修回日期: 2025-08-11
录用日期: 2025-10-14
网络出版日期: 2025-11-11
Airborne electro-optical target recognition algorithms
Received date: 2025-07-18
Revised date: 2025-08-11
Accepted date: 2025-10-14
Online published: 2025-11-11
黄俊 , 张菁 , 翁世倩 . 机载光电目标识别算法综述[J]. 航空学报, 2026 , 47(6) : 332601 -332601 . DOI: 10.7527/S1000-6893.2024.32601
Airborne electro-optical target recognition technology holds significant application value in modern military fields， yet its performance in complex battlefield environments still faces numerous challenges. This paper provides a systematic review of airborne electro-optical target recognition algorithms based on visible and infrared data， with a focus on key technologies such as multispectral data fusion， deep learning applications， lightweight design， and environmental adaptability. Through the classification and comparison of existing algorithms， this paper summarizes the advantages and limitations of various methods and explores critical issues to be addressed in future research， such as robustness enhancement in complex environments， real-time optimization， and few-shot learning. The aim of this paper is to offer a comprehensive technical reference for researchers in the field of airborne electro-optical target recognition and to provide theoretical support for future research directions.
Key words： target recognition; image processing; deep learning; airborne; visible and infrared
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