一种基于分散注意力挖掘网络的红外小目标识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于分散注意力挖掘网络的红外小目标识别方法，属于红外小目标检测领域，具体包括：将训练集图像输入至主干网络提取含有红外小目标图像的多尺度特征；将主干网络的特征提取层Stage1、Stage2、Stage3、Stage4输出的特征分别输入进特征增强模块中；将特征增强模块输出的特征分别输入到分散注意力消除模块中；通过逐步细化分割得到最终的预测图，并通过红外小目标的二值标签图对其进行深度监督。本发明专利技术的红外小目标检测方法能够更有效的探测红外小目标，具有较好的可靠性和鲁棒性，提高了红外小目标的检测性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于红外小目标检测领域，特别是一种基于分散注意力挖掘网络的红外小目标识别方法。

技术介绍

1、红外图像是指通过红外传感器捕捉到的热能辐射图像，与可见光图像不同，红外图像能够提供目标的热能信息，适用于在低光、复杂背景或恶劣气候条件下进行目标检测。红外小目标检测在多个领域具有广泛的应用：在军事侦察中，红外小目标检测可以用于探测和追踪敌方战车、飞机、人员等目标，提供情报支持；在安防领域，红外小目标检测可以用于监控系统，帮助检测和识别潜在的入侵者或异常行为；在航空领域，红外小目标检测可以用于飞机、导弹等目标的探测和防御；可以应用于环境监测中，例如火灾监测，通过红外图像中的热能信息，可以及早发现火灾热点，并采取相应的措施进行灭火和救援。与普通物体不同，小物体获取的红外图像通常来自很远的距离，物体的大小通常小于30×30像素。这不可避免地发生在救援和安全任务中，例如人员或船只的远程海上救援任务、黑色飞行无人机或空中漂浮物。这些物体不仅体积小，而且经常淹没在复杂的背景中，缺乏颜色和纹理信息，这使得检测具有挑战性。

2、早期常见的单帧红外小目标检测方本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于分散注意力挖掘网络的红外小目标识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于分散注意力挖掘网络的红外小目标识别方法，其特征在于：S2中所述的红外小目标检测网络模型的主干网络为ReSidual U-blocks模块。

3.根据权利要求2所述的一种基于分散注意力挖掘网络的红外小目标识别方法，其特征在于：S4中的Stage1、Stage2、Stage3、Stage4使用的分别是RSU-7、RSU-6、RSU-5、RSU-4，RSU后面的数字表示了ReSidual U-blocks模块中的卷积层数量，RSU为ReSidual U-blo...

【技术特征摘要】

1.一种基于分散注意力挖掘网络的红外小目标识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于分散注意力挖掘网络的红外小目标识别方法，其特征在于：s2中所述的红外小目标检测网络模型的主干网络为residual u-blocks模块。

3.根据权利要求2所述的一种基于分散注意力挖掘网络的红外小目标识别方法，其特征在于：s4中的stage1、stage2、stage3、stage4使用的分别是rsu-7、rsu-6、rsu-5、rsu-4，rsu后面的数字表示了residual u-blocks模块中的卷积层数量，rsu为residual u-blocks模块的缩写。

4.根据权利要求3所述的一种基于分散注意力挖掘网络的红外小目标识别方法，其特征在于：s4在residual u-blocks模块之后，将h＝[h1,h2,…,hn]定义为特征增强模块fem的编码器高级特征；其中hn是第n个通道特征，表示第n个高级语义特征，n是通道总数，rw×h中，r表示训练集中所有的图像，h和w分别表示单通道图像的高度和宽度；对于这些特征，采用自适应平均池化操作来遍历特性：

5.根据权利要求4所述的一种基于分散注意力挖掘网络的红外小目标识别方法，其特征在于：s4中平均池化操作后，通过激励操作来重塑高级特征；

6.根据权利要求5所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱虎，何欣，邓丽珍，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：