[發(fā)明專(zhuān)利]一種紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)方法及裝置

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111314963.5
• 申請(qǐng)日: 2021-11-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114037870A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-02-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬玉瑩;黃成章;黃靜穎;陳秀芬;喬志平
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第十一研究所
• 主分類(lèi)號(hào): G06V10/764
• 分類(lèi)號(hào): G06V10/764;G06V10/82;G06V30/19;G06V10/30;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 工業(yè)和信息化部電子專(zhuān)利中心 11010
• 代理人: 田衛(wèi)平

1.一種紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

獲取紅外圖像數(shù)據(jù)；

基于所述紅外圖像數(shù)據(jù)利用第一檢測(cè)器進(jìn)行檢測(cè)，并確定相應(yīng)的第一檢測(cè)結(jié)果的置信度；

在第一檢測(cè)結(jié)果的置信度大于第一閾值的情況下，直接判斷目標(biāo)類(lèi)型；

在第一檢測(cè)結(jié)果的置信度大于第二閾值且小于第一閾值的情況下，對(duì)所述紅外圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行上采樣；

將上采樣后的目標(biāo)區(qū)域利用第二檢測(cè)器進(jìn)行檢測(cè)，并確定相應(yīng)的第二檢測(cè)結(jié)果的置信度，其中所述第二檢測(cè)器的檢測(cè)粒度小于所述第一檢測(cè)器的檢測(cè)粒度；

在第二檢測(cè)結(jié)果的置信度大于第一閾值的情況下，判斷目標(biāo)類(lèi)型。

2.如權(quán)利要求1所述的紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)方法，其特征在于，還包括在在第一檢測(cè)結(jié)果的置信度小于第二閾值的情況下，判斷所述紅外圖像數(shù)據(jù)中不包含目標(biāo)。

3.如權(quán)利要求1所述的紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)方法，其特征在于，對(duì)所述紅外圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行上采樣是通過(guò)雙三次上采樣完成的。

4.如權(quán)利要求1所述的紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)方法，其特征在于，獲取紅外圖像數(shù)據(jù)包括：

獲取原始紅外圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)所述原始紅外圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲抑制，以獲取所述紅外圖像數(shù)據(jù)。

5.如權(quán)利要求1所述的紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)方法，其特征在于，所述第一檢測(cè)器和所述第二檢測(cè)器均基于SSD網(wǎng)絡(luò)框架實(shí)現(xiàn)；

所述SSD網(wǎng)絡(luò)框架包括依序設(shè)置的第一AlexNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、第二AlexNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、第一卷積網(wǎng)絡(luò)、第二卷積網(wǎng)絡(luò)和池化層五級(jí)結(jié)構(gòu)；其中所述第一AlexNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括5層卷積層，且各卷積內(nèi)核大小為3，所述第一卷積網(wǎng)絡(luò)和第二卷積網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)核大小為3，步長(zhǎng)為2，所述池化層內(nèi)核尺寸為3。

6.如權(quán)利要求5所述的紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)方法，其特征在于，所述SSD網(wǎng)絡(luò)框架還包括設(shè)置于各級(jí)結(jié)構(gòu)輸出端的先驗(yàn)框，且各先驗(yàn)框的規(guī)格不同；

各先驗(yàn)框被配置為基于該級(jí)結(jié)構(gòu)的輸出預(yù)測(cè)可能存在目標(biāo)的邊界框。

7.如權(quán)利要求6所述的紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)方法，其特征在于，所述SSD網(wǎng)絡(luò)框架還包括連接在各先驗(yàn)框的檢測(cè)單元；

各檢測(cè)單元被配置為基于該級(jí)結(jié)構(gòu)輸出預(yù)測(cè)的邊界框輸出對(duì)應(yīng)的檢測(cè)值，其中所述檢測(cè)值包括相應(yīng)的置信度和邊界框位置。

8.如權(quán)利要求7所述的紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)方法，其特征在于，獲得所述第一檢測(cè)結(jié)果和所述第二檢測(cè)結(jié)果的過(guò)程包括：

基于各檢測(cè)單元輸出的檢測(cè)值采取快速非極大值抑制確定最終的檢測(cè)結(jié)果。

9.一種紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)裝置，其特征在于，包括處理器，被配置為：

獲取紅外圖像數(shù)據(jù)；

基于所述紅外圖像數(shù)據(jù)利用第一檢測(cè)器進(jìn)行檢測(cè)，并確定相應(yīng)的第一檢測(cè)結(jié)果的置信度；

在第一檢測(cè)結(jié)果的置信度大于第一閾值的情況下，直接判斷目標(biāo)類(lèi)型；

在第一檢測(cè)結(jié)果的置信度大于第二閾值且小于第一閾值的情況下，對(duì)所述紅外圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行上采樣；

將上采樣后的目標(biāo)區(qū)域利用第二檢測(cè)器進(jìn)行檢測(cè)，并確定相應(yīng)的第二檢測(cè)結(jié)果的置信度，其中所述第二檢測(cè)器的檢測(cè)粒度小于所述第一檢測(cè)器的檢測(cè)粒度；

在第二檢測(cè)結(jié)果的置信度大于第一閾值的情況下，判斷目標(biāo)類(lèi)型。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有一個(gè)或者多個(gè)程序，所述一個(gè)或者多個(gè)程序可被一個(gè)或者多個(gè)處理器執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-8中任一項(xiàng)所述的紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)方法。