新型复杂装备的操作训练是部队日常训练的重要内容,装备操作虚拟训练是当前发展的一个重要研究方向,其中复杂新型装备通常有多个分系统。因此新型装备操作键位识别问题是虚拟装备操作训练、辅助实际装备操作等的必要手段。然而目前存在诸多的因素及问题导致实际训练中往往不能满足实装操作要求,例如装备列装数量少,只能满足少数人员同时训练的需要,装备空间通常比较狭小,装备价值昂贵。且现阶段的军工装备教学系统由于安装在装备车上会随时进行移动,所以会高频率发生各种极端环境,如光线不均匀、装备车颠簸导致的图像模糊等,这些极端条件的出现,会对预设引导教学装备产生较大的干扰性。而针对上述问题,本文提出了一种基于交互式智能标注的装备操作键位样本集构建与识别通过远程操作来代替人工现场教学,主要研究内容如下:（1）采用Faster RCNN网络进行装备按键的识别,然而由于军工装备的保密性装备键位的样本量通常很少,实际应用中的样本更是难以获得。针对此类少量样本的情况,提出了优化后的Faster RCNN网络,通过更改主干网络以及对区域生成网络和感兴趣区域的优化。最后尽管利用少量人工采集的样本集训练,优化后的网络与传统的Faster RCNN网络相比,有很高的识别效率。（2）提出在复杂背景下对输入图像复原以及光照补偿的预处理方法来减少复杂环境的干扰,减小样本集总量小的压力。同时为了使模型的识别效率有进一步提高,希望对样本集的多样性及数量进行扩充,在人工建立小样本集的基础上,提出了一种交互式半自动样本标注与样本集扩充机制。即对目标按键识别并跟踪,同时自动裁剪并标注预样本,通过智能交互的方式人工进行正样本集筛选。最后将正样本通过图像增强、数据增强以及生成对抗网络完成了样本集的扩充,解决了装备按键难以获取大量复杂样本的困难。（3）为了测试新生成样本集的质量,由于军工装备操作及教学训练系统的特殊性,即可能随时加入一些新的装备按键来进行教学。每次有新类别或旧类别样本集的更新,对此进行重新训练并不现实,耗时且耗力。所以提出使用Faster RCNN的增量学习网络保证可以随时加入新的样本集而不破坏原有模型,以此训练出可以在外部复杂环境下适用的教学装备,来解决装备教学系统与复杂情景、高频迭代间的矛盾。最后通过各个迭代层的损失函数也表明新扩充后的样本集可以保证正常训练,且通过增量学习后的旧类别样本的P-R曲线面积趋近于1,表明识别效率很优秀。本文的研究内容较好地解决了军工装备操作及教学训练系统获取样本困难的问题,并且即使在极端环境下也可以有较好的识别效果。同时实现了利用远程教学来代替人工现场教学,解决了装备数量少以及空间不足带来的问题。