基于偏振编码图像的低空伪装目标实时检测

作者：沈英; 刘贤财; 王舒; 黄峰^*

来源：兵工学报, 2023, 1-9.

• 无人机
• 伪装目标检测
• 深度学习
• 偏振成像
• 特征增强
• 特征聚合

偏振可以提高无人机自主侦察能力，但易受到探测角度和目标材质的影响，从而降低偏振检测的鲁棒性。为此，提出一种基于偏振图像的低空伪装目标实时检测算法YOLO-P，采用融合多偏振方向信息的编码图像作为输入，应用三维卷积模块提取不同偏振方向图像之间的联系特征；引入特征增强模块(Feature Enhancement Module， FEM)对多层次特征进行进一步增强；采用跨层级特征聚合网络，充分利用不同尺度的特征信息，完成特征的有效聚合，最终联合多通道特征信息输出检测结果。构建包含10类目标的低空伪装目标偏振图像数据集PICO(Polarization Image of Camouflaged Objects)。在PICO数据集上的实验表明，所提出的方法可以有效检测伪装目标，mAP0.5:0.95达到52.0%，mAP0.5达到91.5%，检测速率达到55.0帧/s，满足实时性要求。

• 单位
  福州大学; 自动化学院