公开(公告)号：CN115690536A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211328320.0

申请日：2022-10-26

Applicant: 清华大学深圳国际研究生院

Inventor： 杨文睿 ,  杨文明 ,  廖庆敏

IPC: G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种单帧红外小目标检测方法，包括以下步骤：获取单帧红外小目标图像的数据集，并对数据集进行预处理，获得训练集；构建基于多尺度局部对比增强模块和金字塔最大池化模块的深度学习网络模型；基于单帧红外小目标的训练集，对深度学习模型进行训练，得到单帧红外小目标检测模型；获取待检测的单帧红外小目标图像；将图像输入单帧红外小目标检测模型中，并输出检测结果图。本发明利用深度学习方法有着良好的泛化性和鲁棒性的特性，将深度学习网络模型用于单帧红外小目标检测，并使用多尺度局部对比增强模块和金字塔最大池化模块以增强深度学习网络对单帧红外小目标的特征提取能力，从而实现单帧红外小目标的检测的高准确率及高鲁棒性。