第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛
2024
国赛
揭榜挂帅专项赛
三等奖
未转化
否
本项目围绕复杂地/海背景下的红外小目标检测问题，提出了一种基于微波与红外特征融合的小目标检测算法，具有较强的杂波抑制能力和目标识别能力。项目构建了三级模块体系：微波红外特征级融合模块、小区域红外图像分割模块以及少像素数红外图像目标识别模块。各模块以级联方式协同工作，实现了在强地/海杂波干扰下的高精度目标检测。 首先，微波红外融合模块通过多源信息融合策略，有效抑制了背景杂波干扰，提升了检测的准确性和鲁棒性。其次，在红外图像分割阶段，项目团队将传统物理模型的优化过程替换为深度神经网络模型，不仅大幅提升了运行效率，还增强了小目标的分割精度。最后，针对检测结果中目标类别缺失与目标间隔近的问题，设计了分类与形态学分离相结合的识别机制，成功解决了舰船与角反等目标重叠情况下的误判问题。 项目已完成原型算法设计及系统测试，并对比验证了融合策略在提升检测精度、降低误检率方面的显著效果，具备良好的实用性与工程转化前景。目前，该算法具备向边防监控、海上预警等军民融合方向应用的潜力，具备较强的转化价值和推广空间。
无
暂未公开
暂未公开
暂未公开
