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基于信息补偿的红外弱小目标检测方法: 2025年; 针对红外弱小目标容易在网络迭代过程中损失纹理细节信息,从而导致目标定位和轮廓分割的准确性下降的问题,提出一种基于信息补偿的红外弱小目标检测方法。首先,利用图像特征提取(IFE)模块编码红外源图像的浅层细节及深层语义特征;其次,构建多级信息补偿(MIC)模块通过聚合相邻级别的特征对编码阶段下采样后的特征进行信息补偿;随后,引入全局目标响应(GTR)模块联合特征图的全局上下文信息对卷积局部性的限制进行补偿;最后,构建非对称交叉融合(ACF)模块对浅层和深层特征进行融合,以实现目标解码时纹理信息与位置信息的保留,进而完成对红外弱小目标的检测。在公开的NUAA-SIRST(Nanjing University of Aeronautics and Astronautics-Singleframe InfraRed Small Target)和NUDT-SIRST(National University of Defense Technology-Single-frame InfraRed Small Target)混合数据集上训练和测试的实验结果表明,与UIUNet(U-Net in U-Net Network)、LSPM(Local Similarity Pyramid Modules)和DNANet(Dense Nested Attention Network)等方法相比,所提方法在交并比(IoU)上分别提高了9.2、8.9和5.5个百分点,在F1分数(F1-Score)上分别提高了6.0、5.4和3.1个百分点。以上表明所提方法对红外复杂背景图像中的弱小目标可以实现准确检测和有效分割。; 杨博然蔺素珍李大威禄晓飞崔晨辉; 关键词：目标检测红外弱小目标

基于无人飞行平台的红外弱小目标识别系统: 本发明提出基于无人飞行平台的红外弱小目标识别系统，从深度学习方面解决红外小样本问题，考虑了红外小目标的特征，如深层网络中易被背景淹没的特性和较少的固有特征，正负样本对损失函数的不同响应等特性，选择采用了深度学习网络LCA...; 郭崭年炳坤施华君顾珉

基于图像翻译的红外弱小目标数据增强算法: 2025年; 为了缓解在红外弱小目标检测问题中图像数据稀缺的问题,提出了一种基于图像翻译的红外弱小目标图像数据增强算法。该方法是一个两阶段的图像生成算法,首先引入额外的可见光图像,通过U-GAT-IT模型学习可见光和红外图像之间的映射,将可见光图像转化为红外背景图像。为了解决图像翻译过程中的过拟合问题,提出了通道正则化方法,使红外和可见光图像的通道信息量保持一致。接着,设计了一个基于视觉Transformer结构的自编码器,学习红外小目标的分布特征,以遮挡重构的方式在得到的红外背景图像上合成弱小目标。本方法在SIATD数据集上进行训练和测试,实验结果表明提出的数据增强方法在三个模型上使检测指标得到了一定提升,其中在YOLOv3模型上AP指标提高了1.37%,证明了提出的数据增强算法的有效性,能够提高目标检测模型在红外弱小目标检测任务中的表现。; 廖彦彬季钰翔傅志凌杨海王喆; 关键词：目标检测红外弱小目标检测

基于稀疏注意力的红外弱小目标检测方法: 2025年; 针对复杂背景下红外弱小目标像素占比少,细节纹理特征匮乏导致特征提取困难、检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于稀疏注意力和多尺度特征融合的红外弱小目标检测网络。该网络利用Resnest的分割注意力提取不同尺度特征,引入Biformer注意力模块学习目标与背景之间的远程关系,采用融合模块将高、低层特征进行融合,经过Head模块输出检测结果二值图。实验结果表明,本文方法在IoU和F_(measure)这两项指标中均取得最优,与DNANet方法相比,所提方法的交并比(IoU)提高3.9%、F_(measure)提高5.6%;与ABCNet方法相比,所提方法的IoU提高5.8%、F_(measure)提高10%;并且在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,体现良好的鲁棒性和适应性,可以有效应用于复杂背景中的红外弱小目标检测。; 张兴旺李大威蔺素珍禄晓飞; 关键词：红外弱小目标检测鲁棒性

一种基于超图的红外弱小目标检测方法及装置: 本发明公开了一种基于超图的红外弱小目标检测方法及装置。包括：1）将待检测图像序列构造为一个三维时空张量<IMG wi='"42"/' orientation='"portrait"' inline='"yes"' img...; 陈淑涵骆源王晶马樟腾陈云恒

针对红外弱小目标的多尺度级联融合分割网络: 2025年; 红外弱小目标低信噪比、模糊形态等特点使得复杂背景下的针对此类目标的检测任务研究仍存在一定挑战。为弥补现有方法常见的目标信息丢失、与背景相互混淆等问题,提出了一种创新性的多尺度级联融合目标分割网络(MSCFNet)。具体而言,MSCFNet通过不同尺度特征间的多次信息交互,最大限度保留小目标。同时,设计了一种特征增强模块,从全局和局部两个层面有效提取并整合信息,增强目标表征能力并抑制背景杂波。实验结果证明,MSCFNet在多种复杂背景环境中能够有效地分割目标,并在两个公开红外弱小目标数据集上展现出更为优秀的分割性能。; 杨馨雨杨晓梅方璇; 关键词：红外图像

一种基于语义指导融合网络的红外弱小目标检测方法: 本发明提供了一种基于语义指导融合网络的红外弱小目标检测方法，编码器通过卷积神经网路提取图像语义特征；通过语义指导的自适应融合模块利用深层语义特征的空间分布指导浅层语义特征，通过分割检测头将目标像素分割出来。本发明能够缓解...; 张艳宁汪璋张世周苏小婷邢颖慧冉令燕王鹏

一种红外弱小目标检测方法、系统、电子设备及存储介质: 本发明提供了一种红外弱小目标检测方法、系统、电子设备及存储介质，属于目标检测技术领域，该方法包括针对红外弱小目标图像的特征，对YOLOv8模型进行改进；利用改进后的YOLOv8模型对红外弱小目标图像进行目标检测。本发明通...; 彭辉刘煜蒋田铁菊红

基于空频域特征融合的空中红外弱小目标检测方法: 本发明公开了基于空频域特征融合的空中红外弱小目标检测方法。该方法包括：获取若干个复杂背景下的红外弱小目标图像；将若干个复杂背景下的红外弱小目标图像按照预设比例进行划分，得到若干个复杂背景下的红外弱小目标图像的训练集和测试...; 蔚婧丁美琪吴萌郭轩辰杜润晗崔乂丰张磊柯思琪秦羽恒

一种基于YOLOv8的红外弱小目标检测方法及装置: 本发明公开提供了一种基于Yolov8的弱小目标检测方法及装置，包括：对待检测图像进行预处理得到特征图像；将特征图像输入至优化的目标检测模型，利用目标检测模型进行弱小目标检测；目标检测模型的优化包括：在特征提取网络的空间金...; 李宁李雪峰吴迪于祥跃李峥

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