基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法

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。