基于中心点的实时红外目标检测方法

苗壮; 张湧; 李伟华

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基于中心点的实时红外目标检测方法

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针对仅配备CPU的红外成像系统,本文提出了一种基于中心点的实时目标检测方法.遵循轻量化的设计原则,首先引入了低计算成本的特征提取网络,并在此基础上设计了相应的特征融合模块以充分利用不同阶段提取的空间和上下文信息.同时为了进一步提高网络的表征能力,提出了一个背景抑制模块以完成对前景区域的特征增强,并最终通过轻量检测网络实现对目标中心点及其相应属性的预测.在红外空中目标数据集上的实验表明,本文所提方法能够在CPU上以21.69 ms每帧的速度达到90.24％的检测精度.与经典的Tiny-YOLOv3相比,在计算量和参数量仅为前者21％和11％的前提下,检测精度提高了10.94％,并且检测速度提高了10.02 ms,证明了方法在实时红外系统中的巨大应用潜力.

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来源
《红外与毫米波学报》 |2021年第6期|858-864|共7页
作者
苗壮; 张湧; 李伟华;
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作者单位

中国科学院上海技术物理研究所红外探测与成像技术重点实验室上海200083;

中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049;

中国科学院上海技术物理研究所红外探测与成像技术重点实验室上海200083;

中国科学院上海技术物理研究所红外探测与成像技术重点实验室上海200083;

中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
红外图像; 目标检测; 实时性; 深度学习;

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