一种基于合成雾和多层级特征融合与增强的红外船舶目标检测方法

一种基于合成雾和多层级特征融合与增强的红外船舶目标检测方法，包括以下步骤：S1、数据集准备，利用大气散射模型模拟雾环境下红外船舶目标，构建雾环境红外船舶数据集；S2、增加小目标检测层，重构颈部网络提高浅层特征权重；S3、设计C2f‑DynamicConv结构，对YOLOv8n主干网络的C2f结构进行替换；S4、设计多层级特征融合与增强(Multi level feature fusion and enhancement module,MLFFAE)模块，加入到YOLOv8n模型的特征提取和特征融合之间；S5、设计轻量级共享卷积检测头，用来改进原始YOLOv8n的检测头；S6、使用改进后的IB‑YOLO模型对数据集训练、测试。本发明解决雾环境下红外船舶成像质量下降，使图像模糊、船舶目标特征纹理不明显，且红外船舶图像自身存在分辨率低、对比度低等缺陷会导致检测性能不佳的问题。