一种基于递进式学习的靶标数据融合增强方法、系统及装置，属于图像信息处理领域，其特征在于包括：获取原图的初始数据；从初始数据选取部分进行标注，得到训练集；对训练集通过卷积神经网络进行训练学习，得到数量满足的训练集；从经过训练的数据当中提出目标数据信息；将目标数据与多源图像进行融合，得到新图像；通过图像增强对新图像进行多样性泛化；前述原图对应生成的标签文件和新图像对应的标签文件一起组成标靶数据。通过递进式学习的扩充数据的方法，极大程度上减少了人工标注作业难度和工作量；通过多源图像融合增强方法，提升了自制数据集的多源性、多样性和泛化性；递进补充式学习与多源图像融合增强相辅相成，递进补充式学习为多源图像融合增强提供原始感兴趣目标，最高程度地还原真实场景、贴近具体任务要求。