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作者：杨芳;王萌;
单位：河北公安警察职业学院警务科研处;河北公安警察职业学院公安技战术系;
摘要：无人机遥感系统在检测复杂背景下红外小目标时存在虚警过高的问题，结合卷积神经网络提出一种两阶段的无人机遥感系统红外小目标检测模型。第一阶段利用Unet神经网络学习红外图像中目标的深度语义特征与浅层位置特征，同时增强红外小目标信号，并抑制背景信号。第二阶段利用Faster R-CNN对第一阶段输出的图像进行分析，检测图中红外小目标的位置与边框。在公开的无人机遥感系统红外小目标检测数据集上完成了验证实验，结果表明该模型将三个复杂背景数据集下红外小目标的检测精度分别提高了13.2、9.8与13个百分点，每秒处理的帧数分别增加了11、14与13。
关键词：目标检测;;遥感系统;;无人机;;深度神经网络;;残差网络;;弱小目标;;红外热成像
基金资助：河北省教育厅课题(ZC2022112);; 河北省社会科学发展研究课题(20210201241)
