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一种红外目标检测方法、装置、设备及介质: 本发明公开一种红外目标检测方法、装置、设备及介质，属于人工智能技术领域。其中红外目标检测方法包括：将红外图像输入至目标检测模型的编码器模块，得到编码特征图，所述目标检测模型为预先训练好的卷积神经网络模型；将所述编码特征图...; 张睿王培超王家宝陈瑶李阳苗壮

一种基于深度学习的红外目标检测方法和系统: 本申请提供一种基于深度学习的红外目标检测方法和系统，涉及深度学习和红外图像技术领域，该方法包括：获取原始红外图像以及该原始红外图像对应的环境数据；对原始红外图像中出现的目标物体进行标注，得到目标标注信息；基于原始红外图像...; 刘素玲高山张晓辉夏寅辉郑天

基于红外目标追踪的智能照明控制方法及相关设备: 本申请实施例属于照明控制领域，涉及一种基于红外目标追踪的智能照明控制方法，包括：获取目标飞机的红外识别信息；采用预设的红外目标追踪算法，根据所述红外识别信息进行计算，得到所述目标飞机与助航灯光系统的距离信息；根据所述距离...; 丁柏平杨锋黄阳彪龚政

变电站设备红外目标检测方法和装置、系统、存储介质: 本发明公开一种变电站设备红外目标检测方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、获取电力设备红外图像；步骤S2、根据电力设备红外图像训练改进型YOLOv9网络；步骤S3、将待处理的电力设备红外图像输入到训练好的YOLOv...; 贺强黄谦罗希黄仕鹏王鑫阳齐佳孙恒明胡江何双利何敏冯文昕邱志远袁仁彪黄怡飞吕刚

基于卷积注意力的红外目标检测方法及模型: 基于卷积注意力的红外目标检测方法及模型，包括骨干网络、颈部网络、检测层；通过骨干网络重复的特征提取和注意力调整，生成多个尺度的特征图；通过颈部网络模块对所述多层特征图进行多尺度特征融合，生成适用于检测的最终特征图；通过检...; 李良福温仕羿任文超张言

基于多特征融合的红外目标聚类识别方法和系统: 本发明提供了一种基于多特征融合的红外目标聚类识别方法和系统，包括：步骤1：基于目标观测辐射序列完成目标运动特征、光谱特征多特征提取；步骤2：按照多特征融合函数进行目标粗分类，缩小目标识别范围；步骤3：基于多波段特征的KA...; 徐晴施晨康俞洁任秉文杨立峰宋效正胡宜宁韩旭

基于改进YOLOx-nano的海上红外目标检测算法: 2025年; 提出了一种基于改进YOLOx-nano的海上红外目标检测算法。通过对检测头的分类与定位任务进行解耦,并引入改进的特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)结构,不仅提升了模型的精度和收敛速度,而且提高了红外大目标检测能力。将改进的压缩和激励网络(Squeeze-and-Excitation Network, SENet)通道注意力机制模块加入到模型中,增强了模型的非线性表达能力,同时提高了有效特征学习能力。为了加快嵌入式平台模型的前向推理速度,引入剪枝技术来实现模型剪枝,在保证召回率不降低的情况下减少模型参数。通过测试集对本文算法进行了验证。结果表明,该算法的平均精度(Average Precision, AP)比原始YOLOx-nano算法提高了1.35%,达到了93.92%。本文算法平衡了模型精度与耗时的矛盾关系,在提升性能的同时,保证了模型检测的速度。; 张俊位门吕璐; 关键词：红外目标检测

基于扩大感受野的红外目标检测方法: 本发明公开了一种基于扩大感受野的红外目标检测方法，构建用于提取特征的基础网络结构；将图像输入所述基础网络结构，经过多个卷积层逐层卷积，在不同的卷积层分别获得图像的低层特征图和高层特征图；通过在低层特征分支后添加设计构建的...; 宋江鲁奇李苗青周慧鑫李欢刘国均向培张嘉嘉张喆李怡雨王瑛琨田成刘志宇白宇婷秦翰林王炳健

多类别交通参与者红外目标检测方法: 本发明公开了一种多类别交通参与者红外目标检测方法，包括：采集交通环境中多类别交通参与者的红外图像数据；利用所述红外图像数据对红外目标检测模型进行训练，得到训练好的检测模型；将待测的多类别交通参与者红外图像输入到训练好的检...; 周军超陈鑫朱海轮钟泉江张巧

基于YOLOv8的车载红外目标检测改进算法研究: 2025年; 针对车载红外图像检测中的目标相互遮挡和小尺度目标漏检问题,提出一种基于YOLOv8的车载红外目标检测改进算法(VITD-YOLO)。首先,在Neck网络中增加大尺寸特征网络预测层(S-layer),增强网络对于小目标的检测精度;其次,在Backbone网络中设计C2F-DA模块,利用offset轻量化结构增强模型对目标的局部特征感知能力,并结合3种不同尺度自注意力设计了动态卷积头检测模组(Dy-head),提高被遮挡和密集目标的定位和分类精度;最后,采用Focal-SIoU作为网络的损失函数,解决训练样本中行人车辆目标类别不均衡问题,并提高网络训练和推理能力。将该算法在FLIR红外数据集上测试,实验结果表明:VITD-YOLO具有良好的检测效果和鲁棒性,对小尺度目标检测精度更高;该算法的平均精度达到91.2%,比原算法提高了2.5%,召回率达到83.4%,比原算法提高3.2%。; 侯军杨洁邵凯青

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