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基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法

     

摘要

红外小目标检测因其探测距离远、抗干扰能力强等特点,在空中目标探测与跟踪系统中得到了广泛的应用.针对目前红外小目标检测算法在复杂背景下检测准确率低、虚警率高等缺点.提出了一种基于多尺度特征融合的端到端红外小目标检测模型(multi-scale feature fusion single shot multibox detecto,MFSSD).考虑到红外小目标的特点,通过细化和融合特征图的方法提出了一种特征融合模块,通过SP模块提高特征图不同通道的相关性,3种不同序列红外图像的实验结果表明,该算法在红外小目标检测中的平均检测精度高达87.8%.与传统的多尺度目标检测算法相比,准确率和召回率都有显著提高.

著录项

  • 来源
    《红外技术》|2021年第7期|688-695|共8页
  • 作者单位

    河南师范大学 电子与电气工程学院 河南新乡 453007;

    中国科学院界面物理技术重点实验室 上海 201800;

    河南师范大学 电子与电气工程学院 河南新乡 453007;

    河南师范大学 电子与电气工程学院 河南新乡 453007;

    河南省光电传感集成应用重点实验室 河南新乡 453007;

    河南省光电传感集成应用重点实验室 河南新乡 453007;

    中国科学院界面物理技术重点实验室 上海 201800;

    河南师范大学 电子与电气工程学院 河南新乡 453007;

    河南师范大学 电子与电气工程学院 河南新乡 453007;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 计算机的应用;
  • 关键词

    注意力机制; 红外小目标; SSD; 多尺度特征融合;

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