复杂背景下红外告警系统中小目标检测技术的研究的中期报告.docx

复杂背景下红外告警系统中小目标检测技术的研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
随着社会的不断发展，保障人民生命财产安全的需求也越来越高，红外告警系统因其优异的性能被广泛应用于安全监控领域，而小目标的检测一直是红外告警系统的难点之一。在复杂的环境下，红外告警系统中小目标检测技术的研究有着十分重要的意义。
二、研究内容
本次研究以红外告警系统中小目标的检测技术为研究内容，并针对常见的复杂环境对该技术进行了优化。主要包括以下几个方面：
1.小目标的特征提取与描述：
针对小目标的特点，我们采用了HOG和LBP等特征来进行特征提取和描述，以达到提高目标检测准确率的目的。
2.使用多种模型进行小目标的检测：
常见的检测模型有FasterR-CNN，SSD等，本次研究将使用多种模型进行小目标的检测，以期得到更好的效果。
3.优化自适应阈值：
在复杂的环境下，针对不同的情况，采用不同的自适应阈值进行优化，从而降低误检率和漏检率。
4.完成实验：
完成实验，验证所采用的方法的有效性和可行性。
三、目前进展
本次研究的前期工作已经完成，主要包括以下几个方面：
1.对红外告警系统中的小目标的特点进行了分析和总结，确定了采用HOG和LBP等特征来进行特征提取和描述。
2.研究了常见的检测模型，并确定了将会使用FasterR-CNN和SSD模型来进行小目标的检测。
3.对自适应阈值进行了研究，并完成了模型的实现。
4.完成了实验环境的搭建和数据集获取。
即将进行的工作包括：
1.搭建检测模型，进行模型训练和调参。
2.使用多种模型进行小目标的检测，并对比其表现。
3.优化自适应阈值的算法。
4.针对实验结果进行分析和总结。
四、预期成果
本次研究旨在提高红外告警系统中小目标的检测准确率，最终预期成果如下：
1.采用HOG和LBP等特征来进行特征提取和描述，以达到提高目标检测准确率的目的。
2.使用多种模型进行小目标的检测，选择最优模型提高检测效率与准确性。
3.通过优化自适应阈值算法，降低误检率和漏检率。
4.论文发表。
五、结论
本次研究旨在提高红外告警系统中小目标的检测准确率，通过分析小目标特点、选择合适的特征描述和模型检测，以及优化自适应阈值算法，我们相信在复杂环境下的小目标检测方面将有较大的突破。同时，本次研究也将为改进红外告警系统中的目标检测技术提供参考。