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申请/专利权人：电子科技大学重庆微电子产业技术研究院

摘要：本发明提供的一种红外低小慢目标检测方法、计算机设备及存储介质，所述方法包括：构建包含损失函数的红外低小慢目标检测网络；基于训练样本图像集通过反向传播算法训练所述红外低小慢目标检测网络中的教师网络，并最小化损失函数后得到深层教师网络；基于训练样本图像集通过反向传播算法训练所述红外低小慢目标检测网络中的学生网络，并基于深层教师网络的输出结果优化所述学生网络，得到目标检测网络；本发明采用知识蒸馏的方式得到的模型在使得模型更小和计算量更少的同时也不损失检测精度，使得在边缘设备上运行高精度、高速的红外低小慢目标检测模型成为可能。

主权项：1.一种红外低小慢目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：对包括低小慢目标的初始数据样本进行图像增强和形状特征提取，得到训练样本图像集；对初始数据样本进行形状特征提取，包括：将所述初始数据样本分别与多个模板图像进行卷积运算，得到初始梯度图像；其中，所述多个模板图像包括图像窗口中心点的水平、垂直、45°和135°四个方向模板图像；根据局部梯度均值对所述初始梯度图像进行边缘梯度局部筛选和增强，得到预处理梯度图像；对所述预处理梯度图像进行边缘提取及细化，得到细化后的梯度图像；对所述细化后的梯度图像进行图像二值化，得到包括形状特征的训练样本图像；构建包含损失函数的红外低小慢目标检测网络；其中，所述红外低小慢目标检测网络包括教师网络和学生网络；基于训练样本图像集通过反向传播算法训练所述红外低小慢目标检测网络中的教师网络，并最小化损失函数后得到深层教师网络；基于训练样本图像集通过反向传播算法训练所述红外低小慢目标检测网络中的学生网络，并基于深层教师网络的输出结果优化所述学生网络，得到目标检测网络；将待识别图像输入所述目标检测网络，输出红外低小慢目标检测结果；所述红外低小慢目标检测网络包括：编码层编码阶段，采用残差注意力模块作为特征提取模块，结合双向跨尺度连接，提取红外低小慢目标多尺度特征；解码层解码阶段，采用残差注意力模块作为特征重构模块，通过参数共享的残差注意力块融合各层的不同尺度的特征图，增强红外低小慢目标的特征；其中，所述教师网络中的残差注意力模块堆叠至三层，所述学生网络中的残差注意力模块为单层；所述解码层解码阶段的目标形状融合由解码层各层得到的五个输出，将五个输出分别由不同大小的上采样与1x1卷积变为相同大小与通道数的特征图后，再与目标形状图像进行拼接，经过1x1的卷积操作，得到最终目标形状输出的公式为：Y＝Conv[Xshape；Xfuse]；Xfuse＝[X1；up2X2；up4X3；up8X4；up16X5]；其中，Xshape与Xfuse分别为目标形状提取后的输出和解码层各层融合得到的结果，X1-X5为各解码层的输出，up2-up16为大小为2,2-16,16的上采样，Y为目标形状输出，Conv为卷积模块操作。

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