一种基于大模型的空中时敏目标识别方法

本发明公开了一种基于大模型的空中时敏目标识别方法，属于图像处理与识别领域；具体为：对同一型号的飞机在不同时间点的飞行轨迹进行采集，获取包含空中时敏目标的图像数据和文本数据；然后，对图像进行预处理，利用CLIP模型将图像转换为视觉特征向量，获取编码后的图像特征。接着，对文本进行预处理，得到自然语言描述；并设计定义规则，将自然语言描述划分为多类型语义，进而通过设计语义提示合并器实施有机融合，输入到CLIP模型得到全局语义提示特征。最后，将每帧图像的全局语义提示特征作为查询向量，编码后的图像特征作为键和值向量，通过增强图像特征，最终有效识别出时敏目标。本发明提升了获取了具备强描述性和分辨性的目标。