一种可见光和红外双光图像的远距离弱小目标检测识别方法

本发明属于飞机任务系统设计技术领域，公开了一种可见光和红外双光图像的远距离弱小目标检测识别方法，首先采集若干组弱小目标的成对双光图像，并进行成对双光图像的配准；双光图像指可见光图像和红外图像；然后构建Yolov5m网络，使用带标签的双光图像对Yolov5m网络进行训练，得到初始Yolov5m网络权重；再使用所构建的Yolov5m网络进行双光图像特征的提取；最后对双光图像的特征进行融合。本发明一方面利用了可见光图像丰富的颜色、纹理特征以及高分辨率的特性，另一方面利用了红外图像的热敏感和强穿透的特点，因此具有良好的鲁棒性。本发明基于可见光红外双光图像对远距离弱小目标进行检测识别，通过双光图像配准、语义对齐训练等方式，使深度学习网络能够同时使用可见光、红外图像进行目标的推理识别。与基于单光图像的弱小目标检测识别方法相比，该方法通过双光特征互补的方式，克服了单光图像弱小目标特征缺失、单一等问题，可有效提升光学系统对远距离弱小目标的检测识别能力，降低虚警和漏检的情况。