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摘要
基于深度卷积神经网络的目标检测在应用中展现出了良好的性能，然而，将其应用于弱小目标检测上依然性能欠佳；为了提高弱小目标检测速度和精度的性能，文章提出一种有效的弱小目标检测方法，使用改进的特征提取方法，利用尺度匹配策略选取合适的尺度进行小目标检测；同时在神经网络中设计自适应的融合模块，通过融合特征与接收域以增强目标环境特征；提出的方法在检测速度和精度上都具备良好的性能；有效解决了一般的框策略无法准确获取小目标的问题，新的策略使用自适应参数确定检测框；特别针对海天背景下，检测海面船只问题，提出基于海天线智能分割的方法，进而进行背景处理检测的预处理方法；可以很大程度消除虚警，提高目标检测概率；实验结果表明，提出的方法在视频数据中能够有效检测弱小目标，优于其它先进的目标检测方法。
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单位成都信息工程大学; 数学学院; 四川大学华西医院
