基于YOLOv8的导弹发射检测系统：定制卫星图像数据集、模型训练与交互式UI实现

1. 研究背景与意义

导弹发射检测作为战略情报监控领域的重要任务，对国家安全和防御体系具有重要意义。传统依赖人工分析卫星图像，不仅耗时耗力，且准确性难以保障。利用深度学习技术，特别是先进目标检测算法YOLOv8，实现自动、快速、准确的导弹发射目标检测，极大提升监控效率和响应速度。

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2. 导弹发射检测的挑战

• 高分辨率卫星图像处理难度大：图像尺寸巨大，细节复杂。
• 导弹发射目标体积小且易受遮挡：目标尺寸小，相邻背景杂乱。
• 光照和天气条件多变：云层、烟雾、阴影影响检测效果。
• 数据样本稀缺且标注成本高：真实导弹发射影像不易获得。

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3. 定制卫星图像数据集准备

3.1 数据来源

由于公开的导弹发射卫星图像数据集稀缺，本文采用以下策略构建数据集：

• 采集公开卫星图像和军事演习模拟影像。
• 通过图像增强技术扩充数据多样性（旋转、缩放、模糊等）。
• 利用无人机拍摄模拟导弹发射事件。