【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于空间目标检测领域，具体涉及一种基于空域引导的暗弱空间小目标检测方法。
技术介绍
1、暗弱空间小目标主要是指在远距离天基被动光学观测中，空间目标（如人造卫星、人造航天器、空间碎片等）由于距离观测平台较远、体积较小且信号强度较弱，在成像平面上仅占据极少的像元区域且成像信噪比低，目标在图像中表现为亮度暗、能量弱、尺度小，难以从复杂背景中辨识。近年来，随着航天技术的迅速发展，空间态势感知逐渐成为各国关注的研究焦点。其中，暗弱空间小目标检测作为空间态势感知系统的关键技术之一，在卫星监视、空间安全预警、轨道维护及太空防御等领域具有重要应用价值。然而，在复杂深空背景中，低信噪比条件下的暗弱空间目标检测仍面临严峻挑战。
2、现有暗弱目标检测方法大致可以分为模型驱动与数据驱动两类。在过去几十年中，暗弱小目标检测主要依赖模型驱动方法，即通过人工设计的检测器，基于目标与背景的显著特征差异实现识别。典型方法包括星历计算、霍夫变换、多帧时序投影法以及检测前跟踪，此外还有基于滤波器、人类视觉系统和低秩稀疏分解的方法。这类方法通常建立在成熟...
【技术保护点】
1.一种基于空域引导的暗弱空间小目标检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的基于空域引导的暗弱空间小目标检测方法，其特征在于，所述暗弱空间小目标时序演化特征感知网络的输入为连续5帧图像序列，输出为当前图像序列最后一帧图像的目标预测框，所述暗弱空间小目标时序演化特征感知网络包括：初始特征提取模块、时空双分支特征提取模块、基于门控的双重注意力特征融合模块和目标检测头，其中，
3.根据权利要求2所述的基于空域引导的暗弱空间小目标检测方法，其特征在于，所述初始特征提取模块包括：依次连接的时间维堆叠、三组交替串联的三维卷积块和下采样，及两个二维卷积块；...
【技术特征摘要】
1.一种基于空域引导的暗弱空间小目标检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的基于空域引导的暗弱空间小目标检测方法，其特征在于，所述暗弱空间小目标时序演化特征感知网络的输入为连续5帧图像序列，输出为当前图像序列最后一帧图像的目标预测框，所述暗弱空间小目标时序演化特征感知网络包括：初始特征提取模块、时空双分支特征提取模块、基于门控的双重注意力特征融合模块和目标检测头，其中，
3.根据权利要求2所述的基于空域引导的暗弱空间小目标检测方法，其特征在于，所述初始特征提取模块包括：依次连接的时间维堆叠、三组交替串联的三维卷积块和下采样，及两个二维卷积块；其中，三维卷积块包括顺序连接的一个三维卷积层、批标准化和非线性激活函数；下采样包括顺序连接的步长为2的三维卷积层、批标准化和非线性激活函数，二维卷积块包括顺序连接的二维卷积层、批标准化和非线性激活函数；
4.根据权利要求2所述的基于空域引导的暗弱空间小目标检测方法，其特征在于，所述基于交叉注意力的空间区域增强分支包括：特征连接、两个串联的二维卷积块、三个并联的二维卷积块、交叉注意力、二维卷积块、三个并联的二维卷积块及参数归一化，具体处理过程包括：
5.根据权利要求2所述的基于空域引导的暗弱空间小目标检测方法，其特征在于，所述时序...
【专利技术属性】
技术研发人员：任春旭，牛文龙，高伟华，李彦钊，李运，唐竭，彭晓东，
申请(专利权)人：中国科学院国家空间科学中心，
类型：发明
国别省市：
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