基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法研究

针对复杂场景下红外图像中弱小目标像素占比少、特征细节不明显致使目标特征提取困难、检测准确率低的问题，提出了一种基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法。该方法以YOLOv5网络为基础，设计SimAMC3注意力机制模块，优化网络的特征提取层；设计目标检测头，通过增加特征融合层来改变其开始进行特征提取的深度，获得新的弱小目标检测层，使浅层特征层更好地保留弱小目标的空间信息；改进预测框筛选方式，提高距离相近或重叠目标的检测精度。实验选取了两个SIRST红外弱小目标图像数据集，对其进行标注并训练。实验结果表明，改进后的算法与原YOLOv5算法相比，平均精度均值（mAP）分别提升了4.8%和7.1%，在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标，体现了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。     

红外热成像中低分辨率行人小目标检测方法

红外热成像图像的目标检测中,针对低分辨率小目标检测效果差、复杂尺度目标检测率低等问题,提出一种基于改进YOLOv5的红外低分辨率目标检测算法。选用LLVIP红外数据集,通过引入不同注意力机制来对比检测效果。选用效果最佳的注意力机制,改进目标检测网络的损失函数提高对小目标的检测率。利用TiX650热成像仪采集小目标图像样本对原数据集进行优化采样和增广,分别使用改进前后的YOLOv5网络进行训练。从模型训练结果和目标检测结果评估模型的性能提升,实验结果表明:相较于原始训练模型,改进后YOLOv5的训练模型,在红外成像的同一场景中对低分辨率小目标的检测精度上有明显提升,且漏检率低。     

基于改进YOLOv4-Tiny模型的红外弱小目标检测

针对复杂环境下红外弱小目标检测查准率与查全率低的问题，采用改进的YOLOv4-Tiny模型提出一种新的红外弱小目标检测方法。以轻量化的目标检测神经网络YOLOv4-Tiny模型为基础，该模型在训练难度与检测性能2方面取得了较好的权衡。对YOLOv4-Tiny模型的特征提取部分进行了修改，通过增加卷积层数与卷积核尺寸来增加红外图像特征提取的信息量，避免忽略弱小目标的有用信息；对YOLOv4-Tiny模型的激活函数进行了修改，提高对弱小目标的细节学习能力。在多个红外弱小目标数据集上的实验结果表明，相较于原YOLOv4-Tiny模型和其他对比模型，所提方法对红外弱小目标的检测取得了明显的性能提升，可较好地兼顾检测性能与检测效率。     

改进YOLOv5的红外船舶目标检测算法

针对传统算法依赖于对红外船舶目标与环境背景的精确分离和信息提取,难以满足复杂背景和噪声等干扰环境下的船舶目标检测需求,提出一种基于改进YOLOv5的红外船舶目标检测算法。在YOLOv5网络中添加Reasoning层,以一种新的提取图像区域间语义关系来预测边界框和类概率的体系结构,提高模型的检测精度,同时对YOLOv5目标检测网络的损失函数进行改进,从而达到进一步提高模型准确率的目的。验证结果表明,改进后的YOLOv5算法训练出来的模型,检测精确率和速度与实验列出的几种目标检测算法相比均有明显提升,其中平均精度均值(mAP)可达94.65%。该模型经过验证,既能满足检测的实时性要求,又能保证高精度。     

基于NGG-YOLOv5的空对地UXO目标检测方法

为提高无人机在复杂环境下对地面未爆弹(UXO)目标的辨识精度,提出了一种改进YOLOv5的UXO目标检测方法。该方法在YOLOv5的基础上,改进原YOLOv5网络的损失函数以提高对UXO目标的识别精度,同时,通过添加注意力机制、改进马赛克数据增强、改进预测框筛选机制提高对UXO目标的识别效率,实现了空对地场景下对UXO目标的检测,并具有较好的精度和速度。实验选取多组不同复杂背景的UXO数据集进行标注并训练,得到UXO目标模型,然后从模型训练结果和目标检测结果的角度评估方法和模型的正确性。实验结果表明：NGG-YOLOv5所得模型检测准确性和检测速度对比原YOLOv5有明显的提升,准确率从78%提高至91%,平均精度均值(mAP)从50%提高至56%,在所用4种复杂背景下均可有效检测出UXO目标,且漏警率低。     

基于YOLO-IDSTD算法的红外弱小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标难以准确快速检测的问题,提出了一种红外弱小目标轻量化实时检测网络模型YOLO-IDSTD。首先,为提高检测速度,重新设计了特征提取部分的网络结构,并在输入层后使用Focus模块以减少推理时间;其次,为增强检测能力,特征融合部分采用路径聚合网络,添加了改进的感受野增强模块;最后,目标检测部分增加至四尺度检测。在红外弱小目标数据集上进行的对比实验表明,相较于经典轻量化模型YOLOv3-tiny,文中提出的模型召回率提升了7.57%,平均检测精度提高了1.92%,CPU推理速度提升了36.1%,可较好地兼顾精度和速度,计算量与参数量明显减少,模型尺寸压缩至7.27 MB,减少了对硬件平台运算能力的依赖,实现了红外弱小目标准确又快速的检测。     

基于改进加权增强局部对比度测量的红外小目标检测方法

红外弱小目标检测技术是红外搜索与跟踪系统的重要组成部分(IRST)。一般来说,在复杂背景环境下,红外弱小目标检测往往会有高虚警率和低检测率的问题。为了解决这一问题,提出一个改进的加权增强局部对比度测量（IWELCM）检测框架,具有重要意义。首先,通过将局部对比度机制与信杂比(SCR)的计算相结合,提出一个增强的局部对比度测量方法,在增强图像中疑似红外弱小目标区域的同时也提高图像的SCR。其次,通过利用红外图像中弱小目标的特性,以及目标与周围背景的统计差异,提出一个改进的加权函数来进一步增强目标和抑制背景。最后,采用一个自适应阈值分割的方法去获取检测的目标。在不同场景的数据集上的对比实验表明,与七种现有流行的方法相比,提出方法在复杂背景下能够有效地从干扰对象中提取真实的红外弱小目标,具有更好的检测性能。     

一种基于YOLOv5s的红外图像目标检测改进算法北大核心CSCD

受热红外成像方式限制,交通场景下红外图像存在对比度低、目标尺度和姿态的多样性以及目标之间的相互遮挡问题,从而造成检测精度下降,部分目标出现漏检、误检的情况。本文在YOLOv5s的基础上提出一种改进算法:在数据处理方面,使用AHE算法对训练集图像进行部分数据增强;在模型改进方面,通过引入跨域迁移学习策略、插入通道注意力机制SENet、改进损失函数GIoU为α-CIoU对YOLOv5s进行改进。并通过消融实验的方式,在自制数据集上对夜间道路环境下的电动自行车驾驶行为进行检测。实验结果表明,改进后的算法对单人驾驶电动自行车行为检测的平均精度达到了95.9%,比YOLOv5s的检测精度提高了3.1%;对载人驾驶电动自行车行为检测的平均精度达到了88.4%,比YOLOv5s的检测精度提高了9.5%;总类别检测的平均精度达到了92.2%,比YOLOv5s的检测精度提高了6.4%,有效降低了红外目标漏检、误检的概率。     

基于改进YOLOv5的坦克目标检测算法

坦克目标的准确识别定位是信息化战争中一项重要研究,针对传统检测算法抗干扰性差、难应用于大视野复杂环境下的问题,提出了一种基于改进YOLOv5坦克自动识别的检测算法。利用YOLOv5模型对大视野复杂战场环境下坦克目标进行识别：在YOLOv5基础模型中引入Attention-based information fusion模块,提高模型检测精度和识别能力;使用Pre-segment multi-scale fusion模块解决骨干网络中池化操作所造成的信息丢失问题;使用Swin Transformer机制降低小目标坦克漏检误检的问题。在坦克数据集上进行实验,结果表明：与YOLOv5原始模型相比,改进模型的召回率、平均精度分别提高了9.1%、5.1%。改进后的YOLOv5模型可以很好地对大视野复杂环境下坦克目标进行精确识别,改善了坦克目标检测中小目标漏检的问题。     

J-MSF: 一种新的多通道多尺度红外弱小目标检测算法

针对经典的基于深度学习的红外弱小目标检测算法存在目标信息在高层感受野消失导致无法检出的问题,提出一种新的基于多通道多尺度特征融合的红外弱小目标检测算法（J-MSF）。首先,该算法提出了一种新的多通道JAnet结构,基于此结构搭建了主干特征提取网络;其次,设计了下降门限式特征金字塔池化结构(DSPP),并提出了多尺度融合检测策略;最后,设计了高斯损失优化函数。实验结果表明,所提出的算法在“地/空背景下红外图像弱小飞机目标检测跟踪数据集”上的检测效果与YOLOv3、YOLOv4算法对比,检出率、整体AP值分别提升9.07%、9.89%和1.67%、3.16%,提出算法优于目前主流的检测算法,体现出了良好的鲁棒性和适应性,可以有效的应用于红外弱小目标的检测。     

背景自适应的多特征融合的弱小目标检测

针对红外复杂背景下的弱小目标检测难题,提出一种基于背景自适应的多特征融合的复杂背景下弱小目标的检测算法。首先,通过对红外图像进行空域滤波去除孤立噪声点,并利用恒虚警率分割消除大面积平稳背景,获得疑似目标集。然后融合红外图像的背景信息、弱小运动目标的灰度特征、目标与周围像素的方向梯度特征等多个典型特征,消除疑似目标集中的大部分假目标,最后运用运动特征获取真实目标的轨迹,最终实现复杂背景下的红外弱小目标的检测。实验表明:该算法能实现复杂背景下低信噪比的红外弱小目标快速检测,具有检测概率高,算法速度快,鲁棒性好的特点。     

基于改进YOLOv7的机载红外弱小目标检测算法

随着现代化战争的技术升级,机载红外探测领域对更快更远更准地发现目标的需求日益强烈。为满足机载环境下对红外弱小目标高精度高帧率的检测,本文提出了一种基于YOLOv7改进的目标检测算法,以YOLOv7目标检测算法为基础,进行了修改网络结构和加深卷积层数来使特征提取更多的小目标信息特征；并对骨干网络获取的特征层引入注意力机制来提高神经网络对小目标的感知能力以及提高小目标所在区域的权重占比；使用EIOU损失函数替换原本的CIOU损失函数,提高了收敛速度和定位精度。实验结果表明,相较于原算法YOLOv7,在极小损失帧率的情况下,改进后的算法mAP可以达到9849,相较原始算法提升了124,有助于提升对机载红外弱小目标的检测准确率。     

基于深度学习的轻量化红外弱小车辆目标检测算法研究

伴随高速飞行器的不断发展,目标检测识别作为精确制导的关键一环,需要更高实时性、高准确性地进行目标定位和识别。当前,针对装甲车辆、车辆阵地等时间敏感目标精确检测识别的需求日益迫切,深度学习算法在特征提取及分类器设计上具备优势。文中以特定复杂背景下的小尺寸红外车辆目标为研究对象,针对样本数据少、平台资源受限、实时性要求高、检测精度高等需求,开展基于红外弱小车辆目标检测识别的轻量化深度学习算法研究。项目基于YOLOv5算法进行轻量化剪裁,减小模型的结构,提高实时性;提出了混合域注意力机制模块EPA,该模块通过不降维的局部跨信道交互策略使算法更快速有效地关注重要通道,抑制无效通道,并将通道注意力机制与空间注意力机制结合,使得算法更关注与目标相关的像素信息。提出了残差密集注意模块（RDAB）,该模块由密集残差块与注意力机制EPA构成,通过密集卷积层来提取充分的局部特征,通过注意力机制获取更有效的通道与像素信息,可以使得算法以较小的模型结构获得较好的检测效果。运用设计的网络对数据增广后的小尺寸红外车辆目标数据进行检测识别,并与多种典型算法进行对比实验。由实验结果可知,文中提出的JH-YOLOv5-RDAB网络检测识别效果优于其他网络,权重大小仅为6.6 MB,仅为YOLOv5s算法模型权重的一半,但算法检测效果更优,与93.7 MB的YOLOv5l算法的检测效果接近,mAP50达到95.1%。实验结果表明:该网络在红外弱小车辆目标检测上的优越性和可行性。     

基于并行注意力机制的地面红外目标检测方法（特邀）

地面背景下的红外目标检测是伪装防护、精确制导等领域的关键技术。针对现有基于深度学习的目标检测模型对地面背景下红外目标进行检测时容易受到复杂背景干扰、对目标关注不足,从而导致检测准确率不高的问题,文中提出了一种基于并行注意力机制的地面红外目标检测方法。首先,利用卷积和注意力并行的下采样方式,在降低模型的空间复杂度和提升训练速度的同时,对目标特征进行聚焦和关注;其次,对主干网络提取的多尺度特征进行融合,通过不同尺度信息的复用与互补抑制背景信息的干扰,提升目标检测的准确率;最后,利用焦点损失函数和CIOU损失函数提高模型的分类与回归精度。实验结果表明,在Infrared-VOC数据集上该模型的平均检测精度为82.2%,比YOLOv3提高了6.9%,同时模型的空间复杂度仅为YOLOv3的32.6%,训练时间为YOLOv3的43.7%,实现了模型训练效率和检测精度的提升。     

YOLOv5与Deep-SORT联合优化的无人机多目标跟踪算法

针对无人机平台下小目标检测性能差、目标尺度变化较大、复杂背景干扰等导致跟踪失败的问题,该文提出一种联合优化检测器YOLOv5（You Only Look Once）和Deep-SORT（Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric）的无人机多目标跟踪算法。该算法使用改进的CSPDarknet53（Cross Stage Paritial Darknet53）骨干网络重新构建检测器中的特征提取模块,同时通过自顶向下和自底向上的双向融合网络设计小目标检测层,采用无人机航拍数据集训练更新优化后的目标检测网络模型,解决小目标检测性能差问题;在跟踪模块中,提出结合时空注意力模块的残差网络作为特征提取网络,加强网络感知微小外观特征及抗干扰的能力,最后采用三元组损失函数加强神经网络区分类内差异的能力。实验结果表明,优化后的目标检测的平均检测精度相比于原始YOLOv5提升了11%,在UAVDT数据集上相较于原始跟踪算法准确率与精度分别提高了13.288%、3.968%,有效减少目标身份切换频次。      

利用局部灰度特征分析实现红外弱小目标检测

提出了一种利用局部灰度特征分析进行红外弱小目标检测的新方法.该方法通过判断图像局部灰度包络曲面是否具备二维高斯函数曲面特征实现红外弱小目标检测,不需要进行传统的背景预测.设计了新的目标局部灰度特征提取方法和适合工程计算的自动目标检测算法.实验结果证明了算法参数选择策略的有效性,验证了算法对复杂背景边缘良好的杂波抑制能力...     

红外单帧弱小目标检测算法研究综述北大核心CSCD

随着红外预警探测技术的发展以及军事化作战需求的提高,满足低虚警、高检测精度的红外弱小目标检测算法一直是国内外研究重点。本文首先从成像特点、数学模型构建以及背景杂波干扰等方面阐述了弱小目标的特征与检测难点。然后分类介绍了近些年来提出的单帧弱小目标检测算法,并对算法的优势和不足进行了分析。最后结合当前红外预警探测领域的实际应用需求,分析了红外弱小目标检测算法未来的发展趋势。