公开(公告)号：CN116051852A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202211338670.5

申请日：2022-10-28

Applicant: 北京环境特性研究所

Inventor： 姚裔仁 ,  张樯 ,  石春雷 ,  李斌 ,  万耀辉 ,  程宇航

IPC: G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种红外小目标检测方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：获取待检测目标的红外图像；将红外图像输入预先构建的用于进行特征提取的基础网络结构，得到至少一个低层特征图和一个高层特征图；将高层特征图输入多感受野模型，得到第一特征图；其中，多感受野模型用于通过空洞卷积扩大感受野，获得语义信息丰富的第一特征图；将第一特征图和至少一个低层特征图按照预设级联规则输入融合模型，得到目标检测结果。本方案提供的红外小目标检测方法能够提高小目标的检测精度，降低虚警率。

公开(公告)号：CN115661573A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211318322.1

申请日：2022-10-26

Applicant: 北京环境特性研究所

Inventor： 程宇航 ,  张樯 ,  李斌 ,  姚裔仁

IPC: G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明实施例涉及图像处理技术领域，特别涉及一种红外弱小目标的检测方法、装置、计算设备及存储介质。其中，方法包括：获取待检测的红外弱小目标图像；将红外弱小目标图像输入至预先训练生成的检测模型中；其中，检测模型基于预设的神经网络训练得到，预设的神经网络包括由四个残差网络串联而成的骨干网络、由多个空洞卷积层组成的上下文特征提取网络、特征融合网络和全卷积网络；得到红外弱小目标图像的检测结果。本方案可以使检测模型具有较强的语义分割能力，可以提高对复杂背景下红外弱小目标的检测能力。

公开(公告)号：CN115830425A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211478588.2

申请日：2022-11-23

Applicant: 北京环境特性研究所

Inventor： 姚裔仁 ,  张樯 ,  李斌 ,  万耀辉 ,  程宇航 ,  石春雷

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及红外探测技术领域，特别涉及一种红外小目标的检测方法、装置、计算设备及存储介质。方法包括：获取待检测的红外小目标图像；将红外小目标图像输入至预先训练生成的第一检测模型中；其中，第一检测模型基于第一神经网络和由第二神经网络训练生成的第二检测模型训练得到，第一神经网络和第二神经网络均包括特征融合模块、预测模块和由多个子模块串联而成的特征提取模块；第二神经网络的每个子模块均包括若干个依次级联的残差网络；第一神经网络的每个子模块中残差网络的数量小于第二神经网络的每个子模块中残差网络的数量；得到红外小目标图像的检测结果。本方案可以在不降低检测准确率的同时，减少红外小目标检测模型的参数量。

公开(公告)号：CN114119514A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111341950.7

申请日：2021-11-12

Applicant: 北京环境特性研究所

Inventor： 程宇航 ,  张樯 ,  杨忠东 ,  李斌 ,  张蛟淏 ,  姚裔仁

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/10 ,  G06V10/80

Abstract: 本申请涉及目标检测技术领域，特别涉及一种红外弱小目标的检测方法、装置、电子设备和存储介质。该方法通过构建特征提取网络以提取红外图像中不同深度的特征；构建采用ASPP结构的第一金字塔结构，以提取红外图像的上下文特征；构建特征融合结构，以组成第二金字塔结构，用于对所述特征提取网络和所述第一金字塔结构的输出结果进行特征融合；构建全卷积网络结构，以对特征融合后的结果进行语义分割，并输出红外图像中的目标检测结果。本申请提供的红外弱小目标的检测方法能够提高红外弱小目标的检测准确率和降低虚警率。

公开(公告)号：CN114119514B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202111341950.7

申请日：2021-11-12

Applicant: 北京环境特性研究所

Inventor： 程宇航 ,  张樯 ,  杨忠东 ,  李斌 ,  张蛟淏 ,  姚裔仁

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/10 ,  G06V10/80

Abstract: 本申请涉及目标检测技术领域，特别涉及一种红外弱小目标的检测方法、装置、电子设备和存储介质。该方法通过构建特征提取网络以提取红外图像中不同深度的特征；构建采用ASPP结构的第一金字塔结构，以提取红外图像的上下文特征；构建特征融合结构，以组成第二金字塔结构，用于对所述特征提取网络和所述第一金字塔结构的输出结果进行特征融合；构建全卷积网络结构，以对特征融合后的结果进行语义分割，并输出红外图像中的目标检测结果。本申请提供的红外弱小目标的检测方法能够提高红外弱小目标的检测准确率和降低虚警率。

公开(公告)号：CN115546586A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211318412.0

申请日：2022-10-26

Applicant: 北京环境特性研究所

Inventor： 程宇航 ,  张樯 ,  李斌 ,  姚裔仁

IPC: G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明实施例涉及图像处理技术领域，特别涉及一种红外弱小目标的检测方法、装置、计算设备及存储介质。其中，方法包括：获取待检测的红外弱小目标图像；将红外弱小目标图像输入至预先训练生成的检测模型中；其中，检测模型基于预设的神经网络训练得到，预设的神经网络包括由四个残差网络串联而成的骨干网络、由多个空洞卷积层组成的上下文特征提取网络、特征融合网络和检测头模块；根据检测头模块的输出结果，得到对红外弱小目标图像的检测结果。本方案，可以提高检测模型对红外弱小目标的检测能力。