小目标检测广义是指在图像中检测和识别尺寸较小、面积较小的目标物体。通常来说,小目标的定义取决于具体的应用场景,但一般可以认为小目标是指尺寸小于 像素的物体,如下图 COCO 数据集的定义。当然,对于不同的任务和应用,小目标的尺寸和面积要求可能会有所不同。 在COCO 数据集中,针对三种不同大小(small,medium,l...
红外小目标检测与跟踪技术的研究主要面临着两个关键难题:一是如何从复杂的背景中准确提取出目标;二是如何在目标运动轨迹复杂多变的情况下,实现对目标的快速、准确跟踪。 在红外小目标检测方面,常用的方法主要有基于像素的方法和基于特征的方法。基于像素的方法是指利用像素的灰度信息进行目标提取,例如常用的背景差分法和...
研究表明,除海洋外,自然背景偏振度常常比较小,而人造目标却要大得多。尤其重要的是,偏振度是辐射值之比,不需要准确的校准就可以达到相当高的精度,因此,偏振探测在红外探测方面具有极高的应用价值。 地球表面和大气中的目标在反射红外辐射时,都会产生部分偏振光。根据基尔霍夫理论,目标的自发辐射中也包含偏振信息。 ...
引入了自注意力机制中的编码器来检测特征信息较少的红外小目标。注意力编码器可以很好地结合全局信息和局部信息,同时再通过可变形卷积自适应不同轮廓红外小目标的特征变化,使红外图像中的小目标形状与其上下文信息紧密联系。 图2 动态上下文信...
【导语】本文搞了一个小的库,主要是用于定位红外小目标。由于其具有尺度很小的特点,所以可以尝试用点的方式代表其位置。本文主要采用了回归和heatmap两种方式来回归关键点,是一个很简单基础的项目,代码量很小,可供新手学习。 1. 数据来源 数据集:数据来源自小武,经过小武的授...
托普斯特國際技術有限公司 红外小目标检测的关键技术主要包括多尺度特征提取、注意力机制和级联检测器。多尺度特征提取通过使用多个尺度的卷积神经网络来捕捉不同尺度的目标特征。注意力机制则帮助网络更好地关注重要区域,提高检测精度。级联检测器通过多个检测器的级联结构,逐步筛选候选目标,降低误检率,提升检测准确性。
基于小目标检测头的改进YOLOv5红外遥感图像小目标检测系统 2785 1 01:28 App 基于深度学习的学生课堂抬头率检测系统 6457 6 01:36 App 基于卷积神经网络人脸识别系统(部署教程&源码) 1902 4 04:31 App 基于Mysql和OpenCV的人脸识别系统(源码和部署教程) 6108 1 01:26 App 【改进YOLOv8】杂草识别系统:融合YOL...
2 订阅 专栏介绍 已更内容 面向红外暗弱小目标的前沿智能检测方法 专栏作者 zlw882 知乎影响力 获得116 次赞同 · 87 次喜欢 · 431 次收藏 已更内容 · 3 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 更高效的创作环境 ...
本文旨在研究复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法,为实际应用提供理论依据和技术支持。 二、红外小目标检测算法研究 2.1背景建模与噪声抑制 在复杂背景下,红外图像中的噪声和背景干扰是影响小目标检测的关键因素。为了有效地抑制噪声和背景干扰,本文采用基于动态背景建模的方法。该方法通过建立背景模型,实时更新背景...
【摘要】红外运动小目标的检测,对提高红外成像系统的作用距离,具有重要意义. 文中对先检测后跟踪(Detect Before Track,DBT)和先跟踪后检测(Track Before Detect,TBD)两类红外运动小目标检测方法进行了对比,指出两类方法在目标检测中 的适用场合.同时对红外目标检测领域存在的问题进行深入分析,最后指出了该领域 可以...