公开(公告)号：CN118154886A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410255359.7

申请日：2024-03-06

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 刘诗婕 ,  罗臣琪 ,  秦飞巍 ,  王昌淼 ,  葛瑞泉 ,  彭勇 ,  包建荣

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/36 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06T5/10 ,  G06T5/20 ,  G06T5/70 ,  G06T5/73 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种用于恶劣天气下的红外图像去噪和小目标检测方法。首先构建三分类红外图像小目标数据集，随机的将数据集划分为三等份并添加高斯噪声、泊松噪声和椒盐噪声这三种噪声；然后构建用于恶劣天气条件下的红外图像去噪和小目标检测的网络架构，整体框架包括滤波器去噪模块、全分辨率去噪模块和YOLOv5检测器三部分，检测器中使用损失监督函数提高对小目标的检测性能；最后基于加噪的三分类红外图像小目标数据集，对提出的网络架构进行训练，获得红外图像的去噪和识别的模型。本发明去噪模块能够去除噪声并提取图像中关键特征所在的区域，再将关键区域传入检测器得出目标的定位信息和类别信息，可以更好地提高小目标检测的性能。

公开(公告)号：CN118038152A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410187005.3

申请日：2024-02-20

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 刘诗婕 ,  罗臣琪 ,  秦飞巍 ,  王昌淼 ,  葛瑞泉 ,  彭勇 ,  包建荣

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了基于多尺度特征融合的红外小目标检测和分类方法。首先根据红外小目标检测识别的任务目标，构建三分类红外图像小目标数据集；然后基于YOLOv5的先验知识设计用于红外目标检测的深度神经网络的拓扑结构Infra‑YOLO；最后基于自建的三分类红外图像小目标数据集，对提出的网络架构进行训练，获得单帧图像检测识别的模型。本发明方法能够有效提取红外图像中不同尺度大小目标的关键特征；不仅通过检测结果可视化来显示单帧红外图像中目标的位置信息和类别信息，而且以热力图的形式展示了特征图经过模型各模块显示的关键区域，可视化实验能更好地解释模型的决策过程，以此更好地辅助专业鉴定的过程。