申请/专利权人：西安中科立德红外科技有限公司

申请日：2023-11-20

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809151A

主分类号：G06V10/82

分类号：G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明提供了一种时空注意力融合编码的红外弱小目标检测方法，包括如下步骤：先利用基于卷积和批归一化的密集残差连接块作为编码头，并在每次采样过后作为水平编码器对图像进行特征增强和信息聚合；使用基于通道注意力的下采样器使得图像在下采样的过程中进一步编码通道信息；在跳跃连接的过程中使用基于通道空间注意力的特征融合模块CSFM，使得网络能够有效的建立起特征与通道空间信息之间的长期依赖；最后通过逐步上采样，通过sigmoid函数判断目标位置并输出包含目标位置的二值图；该检测方法不依赖手工设计的先验特征，能够适应复杂的背景，对环境变化具有较好鲁棒性，并且可以通过对场景的不断学习，提升模型的泛用性。

主权项：1.一种基于时空注意力融合编码的红外弱小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对输入图像使用卷积核大小为3×3的卷积进行一次编码得到网络的输入特征F0＝DConv3I1其中，DConv3表示卷积核大小为3的双层卷积，C0表示特征图像通道数，H和W分别代表图像的高度和宽度；S2、使用基于卷积层与批归一化的密集残差连接块对输入特征进行水平编码，得到输出特征S3、使用基于注意力的下采样模块对目标特征进行特征提取，得到输出特征S4、重复步骤S2和步骤S3，对输入特征进行连续四次的下采样和水平编码，得到不同尺寸的特征图；S5、使用基于通道空间注意力的跳跃连接建立起底层特征的长期依赖，输出基于时空注意力的通道特征Fa；S6、使用双线性插值对提取到的特征进行上采样，给定输入特征通过双线性插值对特征图进行上采样，得到输出特征fP＝fQ11w11+fQ21w21+fQ12w12+fQ22w225其中，P表示带插值点，Q表示四个定位点，w表示带插值点与四个定位点的线性插值权重；在每次上采样过后，通过卷积核大小为1×1的卷积层对特征进行压缩，得到的上采样特征图S7、使用sigmoid函数来对输出图像做处理从而得到目标检测结果：target＝sigmoidFfinal9。

全文数据：

权利要求：

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