基于深度学习的红外视频显著性目标检测.pdf

基于深度学习的红外视频显著性目标检测--第1页

基于深度学习的红外视频显著性目标检测

基于深度学习的红外视频显著性目标检测

引言：

随着社会的发展和科技的进步，红外视频在军事、安防、

消防等领域得到了广泛的应用。在红外视频中，显著性目标的

检测是一项重要的研究任务。传统的红外视频目标检测方法通

常基于手工提取的特征，存在着特征提取困难、鲁棒性差等问

题。而深度学习的兴起为红外视频显著目标检测提供了新的解

决方案。本文将介绍基于深度学习的红外视频显著性目标检测

的方法和应用。

一、红外视频的特点

红外视频与可见光视频相比有其独特的特点。首先，红外

视频可以在低光、夜间等环境下进行采集，适用于许多特殊场

景。其次，红外视频能够捕捉到物体的热能信息，对于军事和

安防等领域的目标检测具有重要意义。然而，由于红外视频中

的目标通常具有低对比度，背景噪声较大，导致目标与背景之

间的区分度较低，给目标的检测带来了挑战。

二、深度学习在红外视频显著目标检测中的应用

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过

多层神经网络的训练，可以从数据中学习到更高层次的特征表

示。近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，

其在红外视频显著性目标检测中也得到了广泛的应用。

1.基于卷积神经网络的目标检测方法

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）

是目前最常用的深度学习模型之一。通过多层卷积和池化操作，

CNN可以从原始红外视频数据中提取出丰富的特征表示。在红

基于深度学习的红外视频显著性目标检测--第1页

基于深度学习的红外视频显著性目标检测--第2页

外视频显著目标检测中，研究者通常将红外视频帧作为输入，

将其经过卷积神经网络进行特征提取，然后通过分类器进行目

标检测。

2.基于循环神经网络的目标检测方法

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一

种能够处理序列数据的深度学习模型。红外视频可以看作是由

一系列连续帧组成的时间序列数据，因此，循环神经网络在红

外视频显著性目标检测中有着独特的应用价值。研究者通过将

红外视频帧序列输入循环神经网络进行训练，可以从时间维度

上对目标进行建模，从而提高目标检测的准确率和稳定性。

三、深度学习在红外视频显著目标检测中的挑战

尽管深度学习在红外视频显著目标检测中取得了一定的成

果，但仍然存在着一些挑战。

1.红外视频数据集的缺乏

由于红外视频的数据获取和标注相对困难，目前可用的红

外视频数据集相对较少，这给深度学习模型的训练和评估带来

了一定的困难。

2.目标与背景的融合问题

红外视频中的目标通常与背景融合度较高，目标的检测和

分割都比较困难。如何处理目标与背景的融合问题，提高目标

的检测精度，是一个仍待解决的问题。

3.模型的鲁棒性和稳定性

深度学习模型在应对光照变化等复杂情况时可能出现性能

下降的情况。如何提高模型的鲁棒性和稳定性，是进一步提升

红外视频显著目标检测性能的关键。

四、总结与展望

基于深度学习的红外视频显著目标检测在近年来取得了一

基于深度学习的红外视频显著性目标检测--第2页

基于深度学习的红外视频显著性目标检测--第3页

定的进展，但仍