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申请/专利权人：安徽大学

摘要：本申请提供一种红外小目标检测方法及系统，红外小目标检测方法包括：利用卷积将一单通道图片下采样为多个不同尺度的多通道特征图；基于卷积运算提取所述多通道特征图的细节特征，并输出第一特征图；基于稀疏采样的特征关联注意力机制，将所述第一特征图转变为第二特征图；使用双线性差值的方式对所述第二特征图进行上采样，并获取第三特征图；将所述第三特征图、所述第二特征图与所述第一特征图矩阵相加，并输出融合特征图；整合所述融合特征图的多通道特征，并将卷积后的特征转化为像素点的二分类概率；基于饱和激活函数，筛选符合待测目标的像素点，以解决现有的小目标检测算法效果不佳、计算量大的技术问题。

主权项：1.一种红外小目标检测方法，其特征在于，包括：利用卷积将一单通道图片下采样为多个不同尺度的多通道特征图；基于卷积运算提取所述多通道特征图的细节特征，并输出第一特征图；基于稀疏采样的特征关联注意力机制，将所述第一特征图转变为第二特征图；使用双线性差值的方式对所述第二特征图进行上采样，并获取第三特征图；将所述第三特征图、所述第二特征图与所述第一特征图矩阵相加，并输出融合特征图；整合所述融合特征图的多通道特征，并将卷积后的特征转化为像素点的二分类概率；基于饱和激活函数，筛选符合待测目标的像素点，其中，所述基于稀疏采样的特征关联注意力机制，将所述第一特征图转变为第二特征图的步骤包括：划分所述第一特征图，并获取S×S个非重叠的区域，所述第一特征图的尺寸为X∈RH×W×C，每一所述区域的尺寸为分割后的特征图矩阵可表示为基于线性投影，获取查询Q的张量、键K的张量以及值V的张量，所述线性投影为：Q＝XrWq,K＝XrWk,V＝XrWv其中Wq,Wk,Wv∈RC×C分别表示查询、键、值的投影权重,将查询矩阵Q点乘键矩阵K，并获得一大小为S2×S2的邻接矩阵L；取出所述邻接矩阵L中每一行的前k个最大值构成第一矩阵将所述第一矩阵、所述查询矩阵Q与所述键矩阵K点乘，并获得第二矩阵Kg以及第三矩阵Vg，将所述第二矩阵Kg与所述查询矩阵Q进行批量矩阵相乘，并合并每个小块矩阵的通道；基于归一化指数函数，将数值归一化为概率分布，并得到一矩阵A；将所述矩阵A与所述第三矩阵Vg进行批量矩阵相乘，并将各个小块矩阵重新合并输出所述第二特征图，其中，所述基于饱和激活函数，筛选符合待测目标的像素点的步骤包括：基于饱和激活函数，将单通道特征图映射至一概率空间中，像素点的值表示该点的二分类概率，所述饱和激活函数的损失函数采用均方误差的损失，所述损失函数为： 其中，K是训练批次中的图像帧的数量，是由标签生成的概率似然图，并且是由网络获得的概率似然图；基于二值化概率似然函数，获取像素点的二分类概率，所述二值化概率似然函数为： 其中，定义概率大于0.5的像素点视为待测目标，概率小于0.5的像素点视为非待测目标；输出待测目标分布的概率似然图，并将其处理成二值图像。

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权利要求：

百度查询： 安徽大学 一种红外小目标检测方法及系统