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[发明专利]一种融合历史库信息的红外小目标跟踪方法-CN202210551075.3有效
发明人：侯晴宇;李娜;习宇阳;王志鹏;张刘炜;谭凡教 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合历史库信息的红外小目标跟踪方法，包括以下步骤：创建目标离线库；创建目标在线库；对待测红外小目标轨迹进行特征提取，基于提取结果构建待测红外小目标融合特征；基于所述待测红外小目标融合特征确定分割阈值，通过所述分割阈值对待测红外小目标下一帧图像进行分割，得到疑似红外小目标点；将所述疑似红外小目标点分别与所述待测红外小目标融合特征和所述红外小目标共性特征进行对比，得到疑似红外小目标跟踪定位结果。本发明通过以上技术方案，提高了弱目标的检测成功率和精确度，解决了在长期跟踪过程中目标检测分割阈值不适配问题，能够实现鲁棒性目标跟踪。
一种融合历史信息红外目标跟踪方法

[发明专利]轻量化红外小目标分割系统及方法-CN202310252896.1在审
发明人：寇人可;王春平;黄富瑜;付强;张明明;樊立涛 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学;北京遥感设备研究所
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量化红外小目标分割系统及方法，包括，编码模块，所述编码模块包括：输入模块、初始下采样模块、第一下采样模块和卷积模块；输入模块，用于输入红外灰度图像，对红外灰度图像进行预处理得到预处理图像；初始下采样模块，用于降低图像分辨率，对预处理后的图像进行特征提取得到红外小目标低级特征信息；第一下采样模块，用于降低图像分辨率，提取红外小目标低级特征信息中的红外小目标高级语义信息；卷积模块，用于进一步降低图像分辨率，从提取到的红外小目标高级语义信息中获取红外小目标特征；解码模块，用于将红外小目标特征的低分辨率图像进行分辨率还原，分割完成，本发明可以实现实时轻量化红外小目标分割。
量化红外目标分割系统方法

[发明专利]一种单帧红外小目标检测方法及装置-CN202211328320.0在审
发明人：杨文睿;杨文明;廖庆敏 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供了一种单帧红外小目标检测方法，包括以下步骤：获取单帧红外小目标图像的数据集，并对数据集进行预处理，获得训练集；构建基于多尺度局部对比增强模块和金字塔最大池化模块的深度学习网络模型；基于单帧红外小目标的训练集，对深度学习模型进行训练，得到单帧红外小目标检测模型；获取待检测的单帧红外小目标图像；将图像输入单帧红外小目标检测模型中，并输出检测结果图。本发明利用深度学习方法有着良好的泛化性和鲁棒性的特性，将深度学习网络模型用于单帧红外小目标检测，并使用多尺度局部对比增强模块和金字塔最大池化模块以增强深度学习网络对单帧红外小目标的特征提取能力，从而实现单帧红外小目标的检测的高准确率及高鲁棒性
一种红外目标检测方法装置

[发明专利]一种红外小目标检测方法、装置、计算设备及存储介质-CN202211423999.1在审
发明人：万耀辉;陈良瑜;张樯;李斌 -专利权人：北京环境特性研究所
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明提供了一种红外小目标检测方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：获取待检测目标的红外图像；基于对数函数对红外图像进行图像增强处理，得到显著图像；对红外图像进行背景边缘抑制处理，得到边缘图像；将显著图像与边缘图像进行差分运算，得到红外小目标显著图像；利用预设的检测模型对红外小目标显著图像进行检测，得到目标检测结果。本方案提供的红外小目标检测方法能够提高小目标的检测精度，降低虚警率。
一种红外目标检测方法装置计算设备存储介质

[发明专利]一种基于YOLOv5与Deepsort的统计滤波红外小目标检测跟踪方法-CN202210179351.8在审
发明人：杨文;舒浩宇;陈培陪;顾凯峰;刘奉奉;田腾飞 -专利权人：华东理工大学
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于YOLOv5与Deepsort的统计滤波红外小目标检测跟踪方法，包括：步骤S1，利用红外成像设备采集复杂背景下的红外小目标图像，获取红外小目标图像数据集；步骤S2，对红外小目标图像数据集进行预处理并将预处理后的图像数据集划分为训练集和验证集；步骤S3，对YOLOv5算法中的YOLOv5s模型进行训练，获取Deepsort模型的训练集；步骤S4，将Deepsort模型的训练集输入至Deepsort模型进行训练，构建红外小目标检测与跟踪的识别器；步骤S5，利用红外小目标检测与跟踪的识别器，对红外小目标进行实时检测跟踪。本发明能够准确且快速地将复杂背景下的红外小目标检测出来，提高鲁棒性和检测率。并且，本发明可以达到实时跟踪效果。
一种基于 yolov5 deepsort 统计滤波红外目标检测跟踪方法

[发明专利]一种红外图像小目标检测方法-CN202011337553.8有效
发明人：张羽 -专利权人：天津津航技术物理研究所
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种红外图像小目标检测方法，其包括以下步骤：提取红外图像中候选目标的位置信息；计算候选目标所在位置的邻域特征信息；将特征信息输入到判别模型进行虚假目标排除；输出真实目标的位置信息本发明针对红外图像的小目标提出一种特征提取算法，用于作为机器学习算法的特征输入，以此训练一种检测小目标的模型，应用模型和此特征信息进行目标检测。本发明技术方案所提供的红外图像小目标检测方法使得红外小目标的检测问题转化为可以应用机器学习方法的目标检测问题，通过大数据的学习，训练出有效的检测模型，从而提高红外小目标的检测能力和适应能力。
一种红外图像目标检测方法

[发明专利]一种面向空地应用的红外小目标检测方法-CN202310851353.1在审
发明人：霍炬;孙康健;刘琪;杨舜渊;薛牧遥;周建宝 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本申请公开了一种面向空地应用的红外小目标检测方法，属于红外小目标检测领域，包括：获取数据集，并基于数据集对红外小目标的锚框进行更新；基于GE注意力机制构建GE模块，将GE模块嵌入至YOLOv7模型的骨干特征提取网络中NWD模块，将NWD模块集成至YOLOv7模型的损失函数中，得到ISTD‑YOLOv7模型；基于数据集对ISTD‑YOLOv7模型进行训练和验证；基于更新的锚框，通过训练后的ISTD‑YOLOv7模型对红外小目标进行检测本申请提供的红外小目标检测方法在红外小目标检测中具有优越性，可应用于复杂的天时天候和地形场景下准确快速的实现红外小目标检测。
一种面向空地应用红外目标检测方法

[发明专利]一种智能红外小目标检测方法、装置、设备及存储介质-CN202310803724.9在审
发明人：李杨;马心雨;张启明 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/60 文献下载
摘要：本发明涉及红外小目标检测技术领域，具体涉及一种智能红外小目标检测方法、装置、设备及存储介质。针对现有检测技术中存在小目标的边界混乱，复杂场景下红外小目标检测存在小目标边缘模糊导致检测性能下降的问题，提供了一种智能红外小目标检测方法、装置、设备及存储介质，该方法用ECMC‑Net引入了小目标的边缘信息，并通过获取小目标的语义信息，抑制冗余信息的传递，利用边缘特征和语义特征的互补性，在杂波复杂场景中能够细化小目标边缘，有效解决了目标附近杂波混乱，检测性能下降的问题，其检测性能优于ALCNet、DNANet
一种智能红外目标检测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种智能化的红外小目标检测方法-CN201510222607.9有效
发明人：刘刚;李冠峰;李云龙;张丹;郑林涛;刘森;赵旭辉 -专利权人：河南三联网络技术有限公司
申请日： 2015-05-05 - 公布日： 2018-03-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种智能化的红外小目标检测方法，首先基于统计特征将红外图像划分成子图像，确定候选目标区域。然后基于候选目标区域大小，确定结构元素尺寸，利用灰度形态学开运算，实现红外复杂背景的估计。将红外原图像与背景估计图像做差影，实现红外复杂背景抑制并突出待检测小目标。对经过背景抑制的六个量并作为红外小目标特征。以红外小目标特征为输入，像素类别为输出，构造三层BP神经网络。经过大样本训练后，形成图像像素特征与目标或背景的非线性输入输出关系，建立BP神经网络检测模型。实际红外图像经过背景抑制后，提取像素特征向量，送入经过训练的BP神经网络，实现红外复杂背景下的小目标在线智能化检测。
一种智能化红外目标检测方法

[发明专利]基于压缩采样矩阵分解的红外小目标检测方法-CN201410090156.3有效
发明人：李丽;李辉;简伟健;甄红欣 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2014-03-12 - 公布日： 2017-02-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种图像处理技术领域的基于压缩采样矩阵分解的红外小目标检测方法，包括以下步骤步骤一输入一幅红外小目标图像，求图像信息熵，根据图像信息熵，进行秩估计；步骤二将图像列向量化，采用沃尔什哈达玛矩阵，压缩采样获得测量值；步骤三进行图像重构，同时恢复出背景和目标；步骤四对红外小目标图像进行二值化处理，检测红外小目标。本发明实现了压缩域内检测红外小目标，通过压缩采样，减少了数据处理量和存储量，重构后实现了目标和背景的分离，既得到了目标又得到了背景，所得到的目标部分具有很高的信噪比增益，有效地抑制了背景和噪声，后续处理只需简单的二值化处理就能检测出红外小目标
基于压缩采样矩阵分解红外目标检测方法

[发明专利]复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法-CN201510045153.2有效
发明人：王忠华;陈银军;涂颖;廖远;刘清平;王超;黄发亮 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2015-01-29 - 公布日： 2017-08-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法，包括的步骤具体如下1、抑制鬼影效应与提高图像辨识度，构建多尺度双边时域高通滤波非均匀性校正模型，获取红外非均匀校正图像；2、增强小目标局部对比度，采用红外非均匀性校正图像空域复杂度因子，构建图像空域复杂度加权信息熵模型，突出小目标区域的信息熵；3、提高红外小目标的检测率并降低虚警率，构建多尺度时空联合滤波模型，自适应检测不同尺度的小目标。本发明提出了复杂背景下多级时空联合滤波的红外小目标检测算法，丰富了不同尺度小目标的检测技术。
复杂背景尺度时空联合滤波红外目标检测方法

[发明专利]一种基于上下文信息的红外小目标检测方法及系统-CN202211461433.8在审
发明人：付莹;李峻宇;郑德智;宋韬;林德福 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于上下文信息的红外小目标检测方法及系统，属于计算机视觉技术领域。对红外小目标数据集，使用分类损失函数、置信度损失函数以及位置损失函数，对小目标检测网络进行训练。然后用训练好的小目标检测网络，对红外图像进行特征提取，得到特征结果。最后，将提取到的特征进行进一步融合，在融合后的特征上进行红外小目标检测，得到最终目标检测结果。同时，本发明提出了一种基于上下文信息的红外小目标检测系统。本发明不依赖额外红外图像去噪、增强以及其他处理模块，训练过程端到端进行，实现简单、性能高、鲁棒性强。本发明的额外计算量开销极低，有利于实现低延迟、高速度的红外小目标检测，有效提高了检测率，降低了漏检率。
一种基于上下文信息红外目标检测方法系统

[发明专利]一种基于红外物理特征融合的小目标检测方法和系统-CN201810790004.2有效
发明人：胡若澜;张桂林;刘哲;姜军 -专利权人：华中科技大学;北京航天计量测试技术研究所
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于红外物理特征融合的小目标检测方法和系统，其中方法包括：对样本多波段红外图像中的小目标进行标记，得到标记目标，随机选取样本多波段红外图像中的非目标进行标记，得到标记非目标，利用标记目标和标记非目标的特征向量训练分类器，得到目标分类器。对红外图像进行分割，得到分割图像，对分割图像进行标记得到候选目标区域；提取红外图像中候选目标区域的特征向量，将候选目标区域的特征向量输入目标分类器，检测候选目标区域是否有小目标。本发明在复杂背景下提高小目标检测率、降低小目标检测的虚警率。
一种基于红外物理特征融合目标检测方法系统

[发明专利]一种基于目标增强的红外无人机小目标检测方法-CN202310657923.3在审
发明人：詹伟达;洪洋;郭人仲;蒋一纯;刘大鹍;韩登 -专利权人：长春理工大学重庆研究院
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明属于图像处理及机器视觉技术领域，尤其为一种基于目标增强的红外无人机小目标检测方法，该方法具体包括如下步骤：步骤1，准备数据集：在地/空背景下红外图像飞机小目标检测跟踪数据中，选取部分空中及地面背景下的红外无人机小目标，对红外小目标图像数据进行预处理，构建数据集。本发明引入了基于多尺度的对比度测量的目标增强算法，该算法不仅可以在增强目标信息的同时抑制背景信息，还可以增强被噪声点侵蚀的目标、处理复杂背景下的小目标。
一种基于目标增强红外无人机检测方法

[发明专利]基于快速导向滤波的红外小目标检测方法及其应用-CN202210013041.9在审
发明人：魏宏光;马鹏阁;孙俊灵;庞栋栋;陶然;李伟;刘兆瑜;胡磊力;赵凯生;揭斐然;郭甲龙 -专利权人：郑州航空工业管理学院;北京理工大学;中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于快速导向滤波的红外小目标检测方法及其应用。方法包括：将输入的红外图像与高通梯度核进行卷积，得到梯度幅度图像，计算所诉梯度幅度图像中每个像素的指数运算值，得到目标增强图像，通过快速导向滤波获得噪声抑制的红外小目标显著图像，对所诉目标显著性图进行自适应阈值分割，得到红外小目标检测结果二值图像，完成所诉红外小目标检测。所述方法应用于红外搜索与跟踪系统、红外制导、预警、机载监视和监控以及反无人机领域中。本发明的优点是：能够有效检测红外图像中的弱小目标，具有较高的检测精度和较低的虚警率，同时具有较好的实时性，能够有效应用于红外探测系统中弱小目标的实时性检测。
基于快速导向滤波红外目标检测方法及其应用

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