边缘信息增强技术助力轻量化红外小目标检测方法研究.docx

边缘信息增强技术助力轻量化红外小目标检测方法研究

目录

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

边缘信息增强技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.1基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

轻量化红外小目标检测需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.1小目标检测挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.2轻量化要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

边缘信息增强技术在小目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

4.1特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.2数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.3模型优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

实验设计与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.1实验环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.2实验流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.3数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

结果展示与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

6.1验证实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.2对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

7.1主要结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

7.2展望未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.内容概要

本文旨在探讨一种名为“边缘信息增强技术”的新型方法，该技术在提升轻量化红外小目标检测性能方面具有显著优势。通过结合先进的边缘计算和内容像处理算法，我们成功地增强了红外内容像中的细节和特征，从而提高了对微弱红外信号的识别能力。具体而言，本文详细分析了边缘信息增强技术的基本原理及其在实际应用中的效果，展示了其如何有效减少能耗并提高检测效率。此外文中还提供了实验数据支持，并讨论了未来的研究方向和潜在的应用场景。通过本研究，希望能够为相关领域的技术创新提供新的思路和技术路径。

1.1研究背景与意义

边缘信息增强技术（EIE）在计算机视觉领域中发挥着重要作用，尤其是在处理高动态范围内容像和复杂光照条件下。近年来，随着物联网设备数量的激增以及移动计算能力的提升，对小型化、低功耗传感器的需求日益增加。红外成像作为一种非接触式、全天候感知技术，在环境监控、工业自动化等领域有着广泛的应用前景。

然而传统的小目标检测方法往往依赖于复杂的深度学习模型，这不仅需要大量的计算资源，而且训练时间长，难以满足实时应用的要求。因此开发一种高效且适用于低功耗红外传感器的小目标检测方法变得尤为重要。本文旨在通过引入边缘信息增强技术，优化现有检测算法，实现对微弱红外信号的有效识别和定位，从而提高检测精度和效率，为实际应用场景提供有力支持。

1.2国内外研究现状

在轻量化红外小目标检测领域，国内外学者和研究人员已经进行了广泛而深入的研究。近年来，随着人工智能技术的快速发展，红外小目标检测技术在军事侦察、安防监控、工业检测等领域展现出重要的应用价值。

?国内研究现状

在国内，该领域的研究主要集中在基于深度学习的方法上。通过构建大规模的红外内容像数据集，研究者们训练了一系列