基于改进Faster R-CNN的红外目标检测算法

作     者：汪西晨 彭富伦 李业勋 张俊举 WANG Xichen;PENG Fulun;LI Yexun;ZHANG Junju

作者机构：南京理工大学电子工程与光电技术学院江苏南京210094 西安应用光学研究所陕西西安710065 江苏北方湖光光电有限公司江苏无锡214100 

基　　金：国家自然科学基金(61971386) 

出 版 物：《应用光学》 (Journal of Applied Optics)

年 卷 期：2024年第45卷第2期

页      码：346-353页

摘      要：为提升红外目标的检测精度,提出了一种引入频域注意力机制的Faster R-CNN红外目标检测算法。首先,针对红外图像边缘模糊和噪声问题,设计了一种并行的图像增强预处理结构;其次,在Faster R-CNN中引入频域注意力机制,设计了一种新型红外目标检测主干网络;最后,引入路径增强金字塔结构,融合多尺度特征进行预测,利用底层网络丰富的位置信息,提升检测精度。在红外飞机的数据集上进行实验,结果表明,改进后的Faster R-CNN目标检测框架比以ResNet50为主干的算法的AP提升了7.6%。此外,与目前主流算法对比,本文算法提高了红外目标的检测精度,验证了算法改进的有效性。

主 题 词：红外目标检测 图像增强 Faster R-CNN 频域注意力机制 多尺度特征融合 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 080901[080901] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081104[081104] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 0803[工学-仪器类] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.5768/JAO202445.0202001

馆 藏 号：203127326...