基于深度学习的红外目标检测综述

作者：张睿; 李允臣; 王家宝^*; 李阳; 苗壮

来源：计算机技术与发展, 2023, 33(11): 1-8.

• 深度学习
• 红外目标检测
• 迁移学习
• 注意力机制
• 特征融合
• 图像融合

红外图像由于分辨率低、纹理细节不足，且缺乏颜色信息，导致目标成像模糊，检测难度大。基于深度学习的红外目标检测技术，通过运用神经网络自动提取复杂的目标特征，大大提高了检测精度和检测效率，在自动驾驶、安防监控、军事侦察等领域得到了非常广泛的应用。该文对红外目标检测面临的困难和挑战进行了详细分析，并从数据增强、迁移学习、视觉注意力机制、多尺度特征融合、多模态图像融合和轻量化改进等六个方面，对基于深度学习的红外目标检测研究改进方向进行了系统阐述。针对红外目标检测数据集缺乏的问题，梳理汇总了11个红外目标检测数据集。同时，结合当前发展现状，对红外目标检测的未来发展方向进行了展望，可为其他研究者提供参考借鉴。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学