基于海天线引导与卷积神经网络的舰船目标检测.pdf

【正文】 红外舰船目标检测是现代军事领域中的关键技术，特别是在自动目标识别系统中起着至关重要的作用。海天背景下的舰船目标检测面临的主要挑战是海面上的复杂环境干扰，如海杂波、海浪、太阳光反射等。传统的检测方法主要依赖于人工特征提取，但这种方法对背景噪声的鲁棒性不足，且计算复杂度较高。 针对这一问题，近年来，研究者们开始探索利用深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）来提升舰船目标检测的性能。卷积神经网络因其在图像识别领域的出色表现，成为解决复杂背景下的目标检测问题的理想工具。论文"基于海天线引导与卷积神经网络的舰船目标检测"提出了一种结合海天线特性的新方法，以提高检测的准确性和效率。 海天线是海平面上天空与海水的交界线，具有明显的几何特征。论文中提到的基于多特性融合的海天线检测方法，通过分析海天线的边界特性和直线特性，能够有效地在复杂的海景图像中定位海天线，从而减少后续目标检测的搜索空间，降低计算量。这种方法对于简化检测流程和提高检测速度具有显著的效果。 在此基础上，研究者引入了卷积神经网络，设计了专门的网络结构，并使用自标注的训练样本对网络进行训练。CNN的优势在于其能够自动学习和提取图像特征，对于红外舰船目标的识别具有很强的适应性。通过网络的多层卷积和池化操作，可以逐步捕获图像的低级到高级特征，从而有效地区分舰船目标和背景干扰。 实验结果表明，利用海天线引导的CNN方法在减少计算量的同时，保持了较高的检测精度，使得检测过程更加实用。这种方法不仅适用于特定的红外舰船目标检测，而且为其他类似的目标检测任务提供了通用且简便的解决方案。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合海天线特征的卷积神经网络舰船目标检测策略，该策略通过优化目标检测的预处理步骤，提升了深度学习模型在实际应用中的性能。这种方法的创新性和实用性对于推动红外舰船目标检测技术的进步具有重要意义，也为未来深度学习在复杂环境下的目标检测研究提供了新的思路。