一种红外弱小目标检测方法、系统、电子设备及存储介质

文档序号:41291237发布日期:2025-03-17 17:57阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种红外弱小目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的红外弱小目标检测方法,其特征在于,所述步骤s1包括以下步骤:

3.根据权利要求2所述的红外弱小目标检测方法,其特征在于,所述改进后的yolov8模型的包括:

4.根据权利要求3所述的红外弱小目标检测方法,其特征在于,所述通过在红外弱小目标特征图的所有位置上建立全局依赖关系,并通过计算红外弱小目标特征图的不同位置之间的相似度权重,获取远距离特征之间的关系,其具体为:

5.根据权利要求3所述的红外弱小目标检测方法,其特征在于,所述将经主干特征提取模块处理后的红外弱小目标特征图映射至高维度的非线性特征空间中,其具体为:

6.根据权利要求3所述的红外弱小目标检测方法,其特征在于,所述改进后的yolov8模型的损失函数的表达式如下:

7.根据权利要求1所述的红外弱小目标检测方法,其特征在于,所述步骤s2包括以下步骤:

8.一种红外弱小目标检测系统,用于执行红外弱小目标检测方法,其特征在于,包括:

9.一种电子设备,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序,以实现如权利要求1-7中任一所述的红外弱小目标检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的红外弱小目标检测方法的步骤。


技术总结
本发明提供了一种红外弱小目标检测方法、系统、电子设备及存储介质,属于目标检测技术领域,该方法包括针对红外弱小目标图像的特征,对YOLOv8模型进行改进;利用改进后的YOLOv8模型对红外弱小目标图像进行目标检测。本发明通过为YOLOv8模型提供了更强的红外弱小目标检测能力,有效解决了传统模型在复杂场景下的目标检测精度瓶颈问题。

技术研发人员:彭辉,刘煜,蒋田,铁菊红
受保护的技术使用者:成都信息工程大学
技术研发日:
技术公布日:2025/3/16
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