一种基于盔载红外图像的活动目标检测方法

本发明公开了一种基于盔载红外图像的活动目标检测方法，属于红外图像目标检测领域。首先进行红外数据集标注，接下来将盔载红外图像进行图像增强，提高红外图像质量，生成图像增强预处理图像将作为目标检测网络的输入图像，目标检测网络以经典的YOLO结构网络为基础，将原始的BackBone中的Conv模块替换成更加高效的GSConv,减少参数的同时，特征提取更加有效，同时在BackBone中添加注意力机制。将原始的FPN特征融合结构替换成BiFPN特征融合模块，同时添加一个检测头。结合标注的目标信息进行模型训练和检测。本发明对现有红外目标检测算法对红外图像质量要求较高，数据需求量大，红外目标检测误检率大，红外图像特征提取不好的问题。