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基于深度卷积神经网络的红外小目标检测

作者:吴双忱; 左峥嵘模式识别与智能系统红外小目标检测深度卷积网络低信噪比运动模糊senet

摘要:提出了一种新的解决红外图像小目标检测问题的深度卷积网络将对小目标的检测问题转化为对小目标位置分布的分类问题检测网络由全卷积网络和分类网络组成全卷积网络对红外小目标进行增强和初步筛选实现红外图像的背景抑制分类网络以原始图像和背景抑制后的图像为输入对目标点后续筛选网络中引入 SEnet(Squeeze and Excitation Networks)对特征图进行选择实验验证了整个检测网络相对于传统小目标检测算法的优势所提出的基于深度卷积神经网络的小目标检测方法对复杂背景下低信噪比且存在运动模糊的小目标具有很好的检测效果.

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红外与毫米波学报

《红外与毫米波学报》(CN:31-1577/TN)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《红外与毫米波学报》主要报道红外与毫米波领域的新概念、新成果、新进展,刊登在红外物理、凝聚态光学性质、低能激发过程(包括低维系统和电子结构计)、飞秒光谱学、非线性光学、红外光电子学、红外与毫米波技术(包括元器件、系统及应用)、智能信息技术和人工神经网络、生物医学光学研究等方面有创新的研究论文、研究简报,具有国际、国内先进水平的研究报...

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