国内刊号:11-2422/TN
国际刊号:1001-506X
发布日期:
作者:姜杰, 张立民, 刘凯, 闫文君, 王萌
单位:海军航空大学航空作战勤务学院, 山东 烟台 264001
关键词:红外船舶,目标检测,无锚框,任务对齐学习
基金:国家自然科学基金(62371465);山东省青创团队(2022kj084);山东省泰山学者专项基金(201511020)
针对红外船舶检测过程中, 在不同场景下对多尺度、小目标、有遮挡等问题检测效果不佳、实时性难以满足任务需要的情况, 提出一种基于任务对齐学习的红外船舶目标检测方法。首先, 为提升检测速度采用无锚框设计降低计算量。然后, 为提升检测精度采用任务对齐学习(task alignment learning, TAL)进行标签分配和对齐。最后, 根据特定场景有针对性地设计检测头以提升网络检测性能。通过实验对比验证, 结果表明所提方法可有效提升对不同场景下船舶目标的检测性能, 在检测精度及实时性上优于其他同类方法。
来源:2025年第1期
《系统工程与电子技术》期刊编辑部