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复杂海天背景红外舰船目标自动检测方法研究的任务书
任务书
一、课题名称
复杂海天背景红外舰船目标自动检测方法研究
二、研究背景
红外成像技术具有特殊的优点，在诸多领域得到广泛应用。尤其在军事领域，红外成像技术可以探测目标的热辐射信息，实现对平面、设备、舰船等目标的探测和追踪。然而，海天背景复杂，目标与背景的对比度较小，加上气象光学效应的干扰，使得海上目标探测与识别面临很大的挑战。因此，如何准确地自动检测红外海上舰船目标，成为当今研究领域的热点问题。
三、研究目的
本课题旨在研究复杂海天背景下，红外海上舰船目标自动检测方法。通过分析红外成像系统的原理和特征分布，探索基于深度学习的特征提取方法；采用适当的滤波算法对红外图像进行图像增强处理；尝试对不同舰船类型、尺寸和轮廓等进行分类研究，最终实现精准自动检测。
四、主要研究内容和工作计划
1.红外成像系统原理和特征分析
通过研究舰船目标红外成像的原理和特征分析研究，获取在不同条件下红外成像仪可观测的参数和特征量。
工作计划：1个月
2.基于深度学习的特征提取方法
采用卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法，对海上舰船的特征进行提取，提高目标检测的准确性和效率。
工作计划：3个月
3.图像增强处理
通过去噪、图像增强等算法，提高红外图像的清晰度和目标与背景的对比度，增强目标检测能力。
工作计划：3个月
4.舰船目标分类研究
通过数据集制作和分析，对不同类型、尺寸、轮廓的舰船进行分类和识别，实现自动识别和检测。
工作计划：4个月
5.系统集成和优化
对研究所得的算法和技术进行综合和集成，调整参数，进行改进和优化，提高整个系统的性能和稳定性。
工作计划：2个月
五、预期成果
1.提出一种基于深度学习的特征提取方法，精准检测红外海上舰船目标。
2.通过图像增强处理，提高红外海上舰船目标的识别精度。
3.实现对红外海上舰船目标分类和识别。
六、参考文献
1.Yang,J.,An,X.,Xie,D.,&Li,D.(2019).Targetdetectionbasedondeeplearningininfraredmaritimeimages.InfraredPhysics&Technology,98,116-127.
2.Li,B.,Zhang,C.,&Zhang,Y.(2020).Sea-landsegmentationofinfraredimagesbasedondeeplearningandmulti-levelsaliencymodel.IETImageProcessing,14(3),543-552.
3.Yang,J.,Li,J.,&Cao,X.(2020).Researchonshipdetectioninreal-timeinfraredimagesbasedonYOLOv3.InfraredPhysics&Technology,111,103430.
4.张雪峰,邓璐璐,邵建锋.基于深度学习的舰船红外图像目标检测[J].安全与环境工程,2020,27(01):200-205.