【摘 要】
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在复杂环境的红外弱小目标检测问题中,传统算法大多需要对红外目标进行特征增强、背景杂波抑制等预处理工作,算法检测准确率低,控制参数较多。通过对红外目标特性进行分析,本
【机 构】
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国防科技大学CEMEE国家重点实验室,国防科技大学ATR重点实验室
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在复杂环境的红外弱小目标检测问题中,传统算法大多需要对红外目标进行特征增强、背景杂波抑制等预处理工作,算法检测准确率低,控制参数较多。通过对红外目标特性进行分析,本文构建了基于深度学习的复杂环境红外弱小目标检测算法。算法以单阶段目标检测网络YOLOv3为基础,简化处理流程,显著提升对红外弱小目标的检测精度。在红外弱小目标数据集的测试中, YOLOv3较实验对比的方法在检测准确性上具有明显的提升,其平均准确率(AP)可达99.5%以上,验证了算法对红外弱小目标检测的有效性。
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