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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于盔载红外图像的活动目标检测方法，属于红外图像目标检测领域。首先进行红外数据集标注，接下来将盔载红外图像进行图像增强，提高红外图像质量，生成图像增强预处理图像将作为目标检测网络的输入图像，目标检测网络以经典的YOLO结构网络为基础，将原始的BackBone中的Conv模块替换成更加高效的GSConv,减少参数的同时，特征提取更加有效，同时在BackBone中添加注意力机制。将原始的FPN特征融合结构替换成BiFPN特征融合模块，同时添加一个检测头。结合标注的目标信息进行模型训练和检测。本发明对现有红外目标检测算法对红外图像质量要求较高，数据需求量大，红外目标检测误检率大，红外图像特征提取不好的问题。
主权项：1.一种基于盔载红外图像的活动目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取盔载红外图像，进行数据标注；步骤2：读取待检测盔载红外图像，进行图像增强处理，得到增强的红外预处理图像；步骤3：运用帧间差分算法，对增强后的红外预处理图像进行处理，得到背景抑制图像；步骤4：将背景抑制图像和增强的红外预处理图像进行拼接，输入到优化后的目标检测网络进行训练；步骤5：对目标检测网络的输出进行非极大值抑制处理，得到最终检测结果图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于盔载红外图像的活动目标检测方法
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