检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量技术 2025年第7期48卷 46-54页

作者：张瑞芳刘占占程小辉赵虹广西高校先进制造与自动化技术重点实验室(桂林理工大学) 桂林541006 桂林理工大学机械与控制工程学院桂林541006 桂林理工大学信息科学与工程学院桂林541006

针对无人机航拍红外图像中因为噪声干扰、光照波动和复杂背景带来的目标检测困难的问题,提出了一种基于YOLOv8的无人机红外目标检测算法SDE-YOLOv8。首先,引入了YOLOv10中的SCDown模块让每个尺度最大化地保留上下文的语义信息;其次,引... 详细信息

针对无人机航拍红外图像中因为噪声干扰、光照波动和复杂背景带来的目标检测困难的问题,提出了一种基于YOLOv8的无人机红外目标检测算法SDE-YOLOv8。首先,引入了YOLOv10中的SCDown模块让每个尺度最大化地保留上下文的语义信息;其次,引入动态上采样器DySample来提升模型对于图像细节的敏感度;同时引入三重注意力机制改进C2f,来强化模型对空间和通道维度之间关系的理解和复杂数据的处理能力;最后,设计了轻量级解耦头Efficient_Head模块,确保了检测精度的同时大幅度减少了模型参数。实验结果表明,改进后的算法mAP50达到83.7%,较YOLOv8n提高了4.2%,精确率提升了1.2%,召回率提升了3.8%,浮点运算次数下降了2.5%,FPS达到了323.17 fps的检测速度,充分说明改进算法整体性能优于其他主流算法,能更好的完成无人机红外目标检测任务。

关键词：红外目标检测 YOLOv8 注意力机制语义信息无人机

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基于改进YOLOx-nano的海上红外目标检测算法

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红外 2025年第2期46卷 49-56页

作者：张俊位门吕璐中国电子科技集团公司第五十八研究所

提出了一种基于改进YOLOx-nano的海上红外目标检测算法。通过对检测头的分类与定位任务进行解耦，并引入改进的特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)结构，不仅提升了模型的精度和收敛速度，而且提高了红外大目标检测能力。将... 详细信息

提出了一种基于改进YOLOx-nano的海上红外目标检测算法。通过对检测头的分类与定位任务进行解耦，并引入改进的特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)结构，不仅提升了模型的精度和收敛速度，而且提高了红外大目标检测能力。将改进的压缩和激励网络(Squeeze-and-Excitation Network, SENet)通道注意力机制模块加入到模型中，增强了模型的非线性表达能力，同时提高了有效特征学习能力。为了加快嵌入式平台模型的前向推理速度，引入剪枝技术来实现模型剪枝，在保证召回率不降低的情况下减少模型参数。通过测试集对本文算法进行了验证。结果表明，该算法的平均精度(Average Precision, AP)比原始YOLOx-nano算法提高了1.35%,达到了93.92%。本文算法平衡了模型精度与耗时的矛盾关系，在提升性能的同时，保证了模型检测的速度。

关键词：红外目标检测 YOLOx-nano 模型剪枝注意力机制

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融合二阶池化注意力的类边界均衡小样本红外目标检测

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计算机工程与应用 2025年第10期 279-287页

作者：司起峰刘刚徐红鹏陈会祥河南科技大学信息工程学院

针对红外目标检测存在复杂背景干扰下已有的小样本目标检测模型无法充分挖掘支持信息，导致检测性能下降的问题，提出了融合二阶池化注意力的类边界均衡小样本目标检测算法。类边界均衡算法通过类边界对抗最小-最大正则化来实现新类之... 详细信息

针对红外目标检测存在复杂背景干扰下已有的小样本目标检测模型无法充分挖掘支持信息，导致检测性能下降的问题，提出了融合二阶池化注意力的类边界均衡小样本目标检测算法。类边界均衡算法通过类边界对抗最小-最大正则化来实现新类之间边界平衡，解决了小样本目标检测任务中由于基类和新类特征原型分布混乱造成的检测性能下降的问题。但是由于复杂背景干扰，类边界均衡算法直接用于红外目标检测无法充分利用支持集图像的有效信息。提出二阶池化注意力机制来抑制背景干扰，增强对支持图像有效信息的学习，进而加强利用支持信息对查询信息调节的功能。该机制沿通道维度计算输入特征图各个通道之间的协方差，来获取各个通道之间的统计依赖性，进而捕获重要通道的高阶特征信息。同时沿通道维度计算输入特征图各个通道的标准差，并将两个通道的协方差除以两个通道的标准差以减弱噪声对协方差估计的影响，增强协方差计算的准确性。在类边界均衡算法权重模块中融入二阶池化注意力机制，来引导检测算法将特征学习聚焦在目标及其邻域，并抑制复杂背景的干扰。实验结果表明，相对于经典算法，提出的小样本目标检测算法在10-shot任务上获得了最佳性能，在自制的红外目标数据集的新类别上的mAP达到了56.4%。

关键词：红外目标检测小样本类边界均衡二阶池化注意力协方差

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红外目标检测网络改进半监督迁移学习方法

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红外与激光工程 2021年第3期50卷 235-242页

作者：李维鹏杨小冈李传祥卢瑞涛黄攀火箭军工程大学导弹工程学院陕西西安710025

针对红外数据集规模小,标记样本少的特点,提出了一种红外目标检测网络的半监督迁移学习方法,主要用于提高目标检测网络在小样本红外数据集上的训练效率和泛化能力,提高深度学习模型在训练样本较少的红外目标检测等场景当中的适应性。文... 详细信息

针对红外数据集规模小,标记样本少的特点,提出了一种红外目标检测网络的半监督迁移学习方法,主要用于提高目标检测网络在小样本红外数据集上的训练效率和泛化能力,提高深度学习模型在训练样本较少的红外目标检测等场景当中的适应性。文中首先阐述了在标注样本较少时无标注样本对提高模型泛化能力、抑制过拟合方面的作用。然后提出了红外目标检测网络的半监督迁移学习流程:在大量的RGB图像数据集中训练预训练模型,后使用少量的有标注红外图像和无标注红外图像对网络进行半监督学习调优。另外,文中提出了一种特征相似度加权的伪监督损失函数,使用同一批次样本的预测结果相互作为标注,以充分利用无标注图像内相似目标的特征分布信息;为降低半监督训练的计算量,在伪监督损失函数的计算中,各目标仅将其特征向量邻域范围内的预测目标作为伪标注。实验结果表明,文中方法所训练的目标检测网络的测试准确率高于监督迁移学习所获得的网络,其在Faster R-CNN上实现了1.1%的提升,而在YOLO-v3上实现了4.8%的显著提升,验证了所提出方法的有效性。

关键词：红外目标检测半监督学习迁移学习伪监督损失函数

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基于核Rayleigh商二次相关滤波器的红外目标检测

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红外与毫米波学报 2011年第2期30卷 142-148页

作者：吴燕茹程咏梅赵永强高仕博西北工业大学自动化学院陕西西安710129

Rayleigh商二次相关滤波器(RQQCF)是一种重要的目标检测方法,但其直接对原始图像数据进行操作,目标检测效果不总是很理想.核方法可以描述图像的高阶统计特性,有效抑制噪声及杂波,提高目标检测效果.将Ray-leigh商二次相关滤波器映射到高... 详细信息

Rayleigh商二次相关滤波器(RQQCF)是一种重要的目标检测方法,但其直接对原始图像数据进行操作,目标检测效果不总是很理想.核方法可以描述图像的高阶统计特性,有效抑制噪声及杂波,提高目标检测效果.将Ray-leigh商二次相关滤波器映射到高维核特征空间,完整推导核Rayleigh商二次相关滤波器(KRQQCF),提出用核特征提取方法解决其实现问题,并将算法用到红外目标检测中.实验中以核主成分分析(KPCA)特征提取方法为例,用真实场景下采集的红外数据对KRQQCF的性能进行检验,结果表明KRQQCF的性能明显高于RQQCF,该方法能实现对红外目标的准确检测,是一种有效的红外目标检测方法.

关键词：核Rayleigh商二次相关滤波器 Rayleigh商二次相关滤波器红外目标检测核主成分分析

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基于剪切波变换的复杂海面红外目标检测算法

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仪器仪表学报 2011年第5期32卷 1103-1108页

作者：邹瑞滨史彩成毛二可北京理工大学信息与电子学院北京100081 北京理工大学生命学院北京100081

针对复杂海面红外目标检测问题,利用剪切波变换优良的各向异性能力和系数的几何特性,提出了一种基于剪切波变换的复杂海面红外目标检测算法。该算法利用剪切波变换得到边缘图像,同时提供边缘的方向信息,极大提高了海天线的检测和识别概... 详细信息

针对复杂海面红外目标检测问题,利用剪切波变换优良的各向异性能力和系数的几何特性,提出了一种基于剪切波变换的复杂海面红外目标检测算法。该算法利用剪切波变换得到边缘图像,同时提供边缘的方向信息,极大提高了海天线的检测和识别概率;然后根据海天线位置进行边缘加权,抑制海杂波,保留目标信息;经过减行均值滤波,对加权边缘图像进行分割;最后,进行数学形态学处理,检测出舰船目标。实验结果表明,该算法可以在单帧图像中检出目标,并且对存在阳光亮带、海杂波等干扰的复杂海面背景取得较好的检测效果。

关键词：红外目标检测剪切波变换边缘加权海天线

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利用主成分背景抑制的红外目标检测

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武汉大学学报（信息科学版） 2012年第8期37卷 925-928页

作者：陈炳文王文伟秦前清武汉大学电子信息学院武汉市珞珈山430072 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉市珞喻路129号430079

提出了一种基于主成分背景抑制的红外目标检测算法。首先分析了红外成像的时空相关性,采用主成分分析技术分解时域关联信息抑制背景杂波;接着采用空间关联模糊自适应共振神经网络建立时空背景模型检测目标。实验结果显示,该算法能有效... 详细信息

提出了一种基于主成分背景抑制的红外目标检测算法。首先分析了红外成像的时空相关性,采用主成分分析技术分解时域关联信息抑制背景杂波;接着采用空间关联模糊自适应共振神经网络建立时空背景模型检测目标。实验结果显示,该算法能有效地抑制背景突显目标和检测出复杂场景下的红外目标,其F1指标值高达94.2%。

关键词：红外目标检测主成分分析背景抑制空间关联自适应共振神经网络

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使用Lp归一化权重的红外目标检测网络压缩

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红外与激光工程 2021年第8期50卷 136-143页

作者：李维鹏杨小冈李传祥卢瑞涛谢学立何川火箭军工程大学导弹工程学院陕西西安710025

针对红外图像相比于RGB图像纹理较少的特性,提出一种使用Lp归一化权重的红外目标检测网络压缩方法,旨在改进基于卷积神经网络的目标检测方法对红外图像场景的适应性,在压缩网络规模的同时提升其泛化能力。首先阐述了Lp归一化权重的稀疏... 详细信息

针对红外图像相比于RGB图像纹理较少的特性,提出一种使用Lp归一化权重的红外目标检测网络压缩方法,旨在改进基于卷积神经网络的目标检测方法对红外图像场景的适应性,在压缩网络规模的同时提升其泛化能力。首先阐述了Lp归一化权重的稀疏性可以通过调节p进行精确控制这一现象。基于该现象,提出了一种目标检测网络稀疏化训练方法。该方法分别使用Lp球面梯度下降与经典梯度下降训练主干网络和检测器,以平衡网络规模与拟合精度。仿真红外数据集测试结果表明,其在网络规模和目标检测精度方面均优于稠密模型:在网络规模上,稀疏化方法将Faster R-CNN、(Single Shot multibox Detector,SSD)与YOLOv3的有效参数分别减少了52%、78%和66%;在检测精度上,稀疏化方法将Faster R-CNN、SSD和YOLOv3的(mean Average Precision, mAP)分别提高了0.1%、0.3%和0.2%,验证了所提出方法的有效性。

关键词：红外目标检测稀疏神经网络 Lp归一化受约束梯度下降

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基于全局感知机制的地面红外目标检测方法

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系统工程与电子技术 2022年第5期44卷 1461-1467页

作者：赵晓枫徐叶斌吴飞牛家辉蔡伟张志利火箭军工程大学导弹工程学院陕西西安710025 兵器发射理论与技术国家重点学科实验室陕西西安710025

针对地面场景下的红外目标检测易受复杂背景干扰、检测精度不高、易发生误检和漏检的问题,以车辆红外特征为研究对象,提出了基于全局感知机制的红外目标检测方法。在以Darknet-53为主干网络的基础上,结合具有全局信息融合的空间金字塔... 详细信息

针对地面场景下的红外目标检测易受复杂背景干扰、检测精度不高、易发生误检和漏检的问题,以车辆红外特征为研究对象,提出了基于全局感知机制的红外目标检测方法。在以Darknet-53为主干网络的基础上,结合具有全局信息融合的空间金字塔池化机制,在增大模型感受域的同时增强了模型的全局信息感知力和抗干扰能力;设计了平滑焦点损失函数,解决了图像内因目标相互影响而导致的检测精度不高、易出现误检、漏检等问题。实验表明,在Infrared-VOC320数据集上,该算法的平均检测精度为80.1%,较YOLOv3提高了4.4%,检测速度达到了56.4 FPS,有效提高了复杂背景下红外目标的检测精度,实现了对红外目标的实时检测。

关键词：红外目标检测 YOLOv3 深度学习损失函数空间金字塔池化

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一种基于跨域融合网络的红外目标检测方法

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光子学报 2021年第11期50卷 331-341页

作者：赵明张浩然上海海事大学信息工程学院上海201306 中国科学院上海技术物理研究所中国科学院智能红外感知重点实验室上海200083

由于红外图像本身缺乏纹理信息,多数目标检测网络针对红外图像难以达到理想的检测效果,该方法提出了一种跨域融合网络结构,结合多个模态进行红外目标检测。首先,采用无需成对的图像转换网络,对已有的红外数据集进行模态转换,生成伪可见... 详细信息

由于红外图像本身缺乏纹理信息,多数目标检测网络针对红外图像难以达到理想的检测效果,该方法提出了一种跨域融合网络结构,结合多个模态进行红外目标检测。首先,采用无需成对的图像转换网络,对已有的红外数据集进行模态转换,生成伪可见光数据集;然后,提出了红外域和伪可见光域双通道的多尺度特征融合结构,采用特征金字塔网络获取每个模态的特征图,对多尺度特征进行双模态特征融合;最后,为了弥补融合过程中的纹理缺失,提出软权重分配模块,通过拼接参数化后的源域、目标域和融合域特征,自适应分配和优化网络权重,从而提高特征提取与目标检测的精度。与常规方法相比该方法方法具有更好的红外目标检测性能。

关键词：红外图像红外目标检测模态转换网络跨域融合软权重分配

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