【摘 要】
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红外目标自动检测系统因具有全天侯工作,强隐蔽性,抗干扰性等特点,在反导,领空预警,海面监察等领域有着十分广泛的部署与应用。作为热点的研究领域,红外弱小目标自动检测技术在近几年迎来了飞速的更新与发展。然而红外弱小目标自动检测技术却依然未克服红外目标背景复杂,信噪比高,纹理信息缺失,尺寸小等难点。在众多目标检测技术中,基于深度学习算法的目标检测技术凭借着划时代的性能脱颖而出,其中YOLO系列目标检测算
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红外目标自动检测系统因具有全天侯工作,强隐蔽性,抗干扰性等特点,在反导,领空预警,海面监察等领域有着十分广泛的部署与应用。作为热点的研究领域,红外弱小目标自动检测技术在近几年迎来了飞速的更新与发展。然而红外弱小目标自动检测技术却依然未克服红外目标背景复杂,信噪比高,纹理信息缺失,尺寸小等难点。在众多目标检测技术中,基于深度学习算法的目标检测技术凭借着划时代的性能脱颖而出,其中YOLO系列目标检测算法依靠完整的网络设计及简易的操作难度得到了极大的关注度。针对上述问题,本文基于YOLOv5算法设计一种轻量化红外弱小目标自动检测技术。主要完成的工作内容概括如下:（1）针对目前并没有优质的,公开的,直面红外低慢小特性的数据集,建立了远距离红外相机拍摄,背景复杂且多样化,形态特征较少的红外弱小目标数据集。其中拍摄主体为一架小型民用无人机,同时完成了对该数据集的目标框标注问题。（2）针对红外弱小目标的尺度问题,为了保证弱小目标的特征信息不丢失,采用了高分辨率主干网络,在YOLOv5算法拥有三个不同尺度检测头的基础上,又额外增加一个更小尺度的检测头,提高算法的检测精度。（3）针对普通卷积在特征提取过程中存在参数过多,特征图冗余的问题,将YOLOv5基准网络中的普通卷积替换为华为Ghostnet中提出的Ghost卷积,在减少参数的同时,提升检测速度,减少网络模型大小。（4）针对GPU上的目标检测算法只能完成训练阶段的任务,将GPU与基于异构SOC的FMQL片上操作系统相结合,完成红外弱小目标自动检测算法的推断阶段。同时保证移植后的网络性能并不会过多损失。实验结果表明,该红外弱小目标自动检测技术在推理速度,模型精度相较于YOLOv5算法都有了显著提升,同时完成了向移动端的移植任务。
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