【摘 要】
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单兵伪装目标与背景之间在颜色上有高度的相似性，目标具有高度复杂的姿态，而且存在遮挡问题，这些问题使得单兵伪装目标检测较传统目标检测有很大的挑战性。针对上述问题，提出基于偏振信息和RGB（Red, Green, Blue）信息的深度学习算法，同时构建单兵伪装目标偏振图像数据集CIP3K（Multicam型迷彩伪装数据集和Woodland型迷彩伪装数据集）。基于Faster R-CNN（Faster
【机 构】
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中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院信息工程系
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单兵伪装目标与背景之间在颜色上有高度的相似性，目标具有高度复杂的姿态，而且存在遮挡问题，这些问题使得单兵伪装目标检测较传统目标检测有很大的挑战性。针对上述问题，提出基于偏振信息和RGB（Red, Green, Blue）信息的深度学习算法，同时构建单兵伪装目标偏振图像数据集CIP3K（Multicam型迷彩伪装数据集和Woodland型迷彩伪装数据集）。基于Faster R-CNN（Faster Region-Convolutional Neural Network）提出一种双流特征融合网络TSF-Net,其能够融合目标偏振特征信息和RGB特征信息。在CIP3K数据集上进行大量实验，用来测试TSF-Net模型与其他检测模型的性能。实验结果表明，相较于Faster R-CNN,TSF-Net模型在两个数据集上的平均检测精度分别提高了8.2个百分点和8.8个百分点，且优于一些主流目标检测模型。
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