基于SoC的海天背景下红外斑状目标检测技术

• 作者: 江同源 吴学铜 姚守悝 孙建华 李博涵
• 来源期刊: 光学与光电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 红外 目标检测 HOG特征提取 机器学习 海天背景
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 图像与信号处理|Image and Signal Processing
• 页码范围: 89-96
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

基于红外目标检测的算法在军事和民用领域发挥着重要的作用,然而,在低信噪比条件下,对于飞机、船舶等红外斑状目标的检测存在难度大,误检率、虚警率高等困难.对此,提出了 一种基于机器学习的红外斑状目标的算法,检测像素面积在3×3到100×100的红外目标.算法部分采用了形态学方法对目标进行预提取,并使用HOG特征提取与SVM机器学习分类出真实目标.算法分别在大、中、小三个尺度的目标检测上实现了 94.01％、92.86％和92.19％的检测精度.此外,在SoC平台上实现了该算法,在低资源使用率的基础上,算法具有很高的实时性.