【摘 要】
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针对复杂环境下的红外空中目标检测问题,本文构建基于深度学习的红外空中目标检测算法。由于传统红外目标检测算法依赖人工设定规则,在实际应用中一旦超出预设规则,检测效果将大打折扣,因此本文研究具有自主学习能力的基于回归分析的深度学习卷积网络,即深度学习单阶段目标检测算法。同时由于基于深度学习的红外目标检测算法训练时需要大量红外样本,但红外样本采集成本高、数据缺乏,因此本文设计基于生成式对抗网络的红外样本
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目（21A520012）；
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针对复杂环境下的红外空中目标检测问题,本文构建基于深度学习的红外空中目标检测算法。由于传统红外目标检测算法依赖人工设定规则,在实际应用中一旦超出预设规则,检测效果将大打折扣,因此本文研究具有自主学习能力的基于回归分析的深度学习卷积网络,即深度学习单阶段目标检测算法。同时由于基于深度学习的红外目标检测算法训练时需要大量红外样本,但红外样本采集成本高、数据缺乏,因此本文设计基于生成式对抗网络的红外样本生成算法。首先,针对深度卷积网络低层特征语义性低,高层特征分辨率低等问题,提出一种基于多尺度特征层融合的单阶段红外空中目标检测算法。将结合通道与空间两种注意力子模块的集成注意力模块（Integrated Attention Module,IAM）引入至单阶段目标检测算法YOLOv5的特征提取网络中,增强对红外空中目标特征表达能力;同时提出双路特征融合网络,替代单阶段检测算法YOLOv5的融合网络PANet。该融合网络的特点是:将只有一条输入边且没有特征融合、导致其对融合网络贡献小的节点移除以简化网络;为处于同一尺度的非相邻输入与输出节点间增加跳跃连接,这样可在不增加网络计算量的基础上,进一步加强高低层特征融合;注意到不同尺度特征对于融合网络的贡献度往往是不相等的,该融合网络为每个输入特征层加设一个通过网络训练学习得到的权值,表征不同输入特征对于融合输出结果的重要程度。将双路特征融合网络看作一个结构可重复的功能层,以实现更高层次的特征融合。在地空背景数据集及红外空中数据集上进行验证,相较于原始YOLOv5,mAP提升了5.55%和19.7%。其次,由于目标检测定位准确性受边界框回归损失函数影响,设计基于IoU（Intersection over Union）的边框回归损失函数IAIoU（Included Aspect-ratio IoU）,构造两项优化项。利用预测框与标注框并集与交集面积的差,与两框形成的最小闭包面积之比及与两框最小闭包面积平方之比的和作为第一项优化项,避免两框发生包含关系时损失函数的退化问题;同时利用两框的长宽比值之差作为第二项优化项,生成更接近标注框的预测框。将单阶段检测算法YOLOv3的边框回归损失函数用设计的IAIoU损失函数替换,在红外空中数据集上进行验证,mAP达到92.17%,比原始YOLOv3提升1.37%。最后,由于深度学习网络训练时需要大量的红外样本,因此提出一种基于条件生成式对抗网络（Conditional Generative Adversarial Network,CGAN）的红外样本生成算法,以红外空中目标分割图像作为条件标签,设计算法中的生成器与判别器结构。针对传统生成器结构编码器下采样过程中丢失信息,导致解码器还原图像时细节信息不足、生成图像模糊的问题,在编码与解码中间增加跳线连接,将网络中的第i层与第n-i层连接起来（n为网络总层数）,使其感知更多的细节信息,生成仿真度高的红外样本;针对原始生成式对抗网络判别器输出只有一个针对整体图像的真假评价值、忽视局部细节信息且易产生极端评价的问题,将图像分为固定大小的多个区域块,设计的判别器输出为一个矩阵,矩阵中的每一个点的值对应于输入图像中的一个区域块为真的概率,最后所有值求平均作为判别结果。通过生成器与判别器互相博弈,提升红外样本生成算法对于局部细节信息的关注度,丰富复杂环境红外空中样本。实验结果表明:本文研究的深度学习单阶段红外空中目标检测算法,显著地提高了红外空中目标检测准确率,降低了错检率和漏检率;提出的集成注意力模块、双路特征融合网络以及基于IoU的边框回归损失在单阶段目标检测算法中具有通用性。通过重新设计生成器与判别器结构提出基于条件生成式对抗网络的红外样本生成算法,能够有效丰富红外空中目标检测算法所需的数据样本。
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