低空背景下高精度红外小目标检测方法研究

低空背景下的高精度红外小目标检测具有很高的应用价值。现有的小型红外目标检测方法通常在高速移动和复杂的低空背景中失败或导致高概率的误报。本文提出了一种基于空间卷积网络和时间图匹配的检测方法。

首先，设计了一个深度全卷积回归网络，用于获得准确的目标概率热力图，实现高精度小目标检测。基于目标的时间特征，建立了一个加权二分图匹配模型，用于目标轨迹关联。它利用相邻帧中检测结果之间的运动和辐射相似性来消除随机噪声和杂波引起的误报。最后，将目标光流信息进一步集成到轨迹中，以区分真实目标和固定地面物体。

许多实验结果表明，本文方法能够准确检测复杂移动背景中的小目标，并在低误报率的情况下实现高检测率。