复杂背景目标检测,低小慢目标识别

p图背景素材 2023-12-05 20:16 675 墨鱼

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复杂背景目标检测,低小慢目标识别

复杂背景目标检测,低小慢目标识别

复杂场景目标检测算法研究要解决的主要问题是如何应对复杂背景干扰以及如何正确识别目标。对于复杂的背景干扰，传统的目标检测算法无法有效解决。在此基础上，近日，中国科学院软件研究所研究团队在复杂背景下雷达目标检测方面取得进展。相关研究成果以"基于对比学习的导航雷达目标检测方法"为题发表在《电子学报》上。研究目标海洋雷达

ˋ▽ˊ 针对这些挑战，研究人员提出了很多方法来解决复杂背景下的小目标检测问题。常见的方法是基于图像增强的小目标检测方法。该方法对输入图像进行预处理，增强目标的特异性。针对公园、游乐场、体育场馆等飞行背景复杂的公共安全区域中无人机实时检测困难的问题，提出了基于注意力的方法。 YOLOv5-UAV反无人机系统目标融合机制和尺度自适应特征

复杂背景下的运动目标检测、图像处理、运动目标、视觉显着性、聚类和分割，线阵CCD垂直目标测试系统可以测试流弹道目标的坐标位置，准确计算弹丸目标的空间位置。此前，需要一种基于形态学的复杂背景目标检测算法及其Matlab实现。背景介绍：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在从图像或视频中准确识别和定位特定的目标对。

作为一项发展了近20年的技术，目标检测在技术层面已经非常成熟，涌现了一大批经典高效的检测算法，如yolos系列、fasterRCNN、SSD等。然而，小目标检测问题仍然是学术界的一个难题。复杂背景和产业研究中的目标检测是计算机视觉领域非常重要的课题。传统的目标检测方法面临以下两个问题：第一，基于滑动窗口的区域选择策略容易出现窗口冗余；第二，手工设计目标特征

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标签：低小慢目标识别