Low false alarm infrared target detection in airborne complex scenes

Dezhen YANG; Songlin YU; Jinjun FENG; Jiangyong LI; Lihe WANG

doi:10.37188/OPE.20223001.0096

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Low false alarm infrared target detection in airborne complex scenes

Information Sciences | 更新时间：2022-02-15

- Low false alarm infrared target detection in airborne complex scenes
- Optics and Precision Engineering Vol. 30, Issue 1, Pages: 96-107(2022)
- 作者机构：
  
  1.华北光电技术研究所，北京 100015
  2.北京真空电子技术研究所，北京 100015
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20223001.0096
  CLC： TP391
- Received：30 April 2021，
  
  Revised：07 July 2021，
  
  Published：15 January 2022
- 稿件说明：
移动端阅览
杨德振,喻松林,冯进军等.机载复杂场景下的低虚警红外目标检测[J].光学精密工程,2022,30(01):96-107.

YANG Dezhen,YU Songlin,FENG Jinjun,et al.Low false alarm infrared target detection in airborne complex scenes[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(01):96-107.
杨德振,喻松林,冯进军等.机载复杂场景下的低虚警红外目标检测[J].光学精密工程,2022,30(01):96-107. DOI： 10.37188/OPE.20223001.0096.

YANG Dezhen,YU Songlin,FENG Jinjun,et al.Low false alarm infrared target detection in airborne complex scenes[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(01):96-107. DOI： 10.37188/OPE.20223001.0096.

摘要

机载红外光电探测系统进行下视复杂场景目标探测时，地面虚警干扰源同弱小目标在空间分布上一致，传统算法会导致大量虚警。因此，提出一种基于运动目标特征的多维度特征关联检测算法。该算法首先对复杂场景进行特征点检测，引入基于相对速高比的跳帧机制，对经过图像配准的帧间图像进行差分处理检出候选目标。同时，结合基于核相关滤波的目标相似度方法进行多维多帧关联，进一步抑制虚警并确认目标。实验结果表明，在载机速高比大于30 mrad/s、系统帧时小于10 ms的机载环境下，该算法的平均检测率达到99.13%，虚警率降至10

。该方法在多种机载复杂场景下得到验证，适合流水并行运算操作，满足工程实践需求。

Abstract

When an infrared photoelectric detection system detects a target in a complex airborne scene， the spatial distribution of the ground false alarm interference source is consistent with the spatial distribution of the small dim target. Therefore， a multi-dimensional feature association detection algorithm based on moving target features was proposed herein. First， feature points were detected in complex scenes， and a frame skipping mechanism based on the relative velocity-height ratio was introduced. Candidate targets were detected by inter-frame image difference after image registration. Simultaneously， multi-dimension and multi-frame correlations based on the kernel correlation filter were used to suppress false alarms. In an airborne environment where the vehicle speed-to-height ratio is greater than 30 mrad/s and frame time is less than 10 ms， the average detection rate of this algorithm is 99.13%， and the false alarm rate is 10

-5

. This method was verified in various complex scenarios. In addition， it is suitable for pipeline parallel operation and meets the engineering needs.

关键词

Keywords

references

DONG L L ， WANG B ， ZHAO M ， et al . Robust infrared maritime target detection based on visual attention and spatiotemporal filtering ［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing ， 2017 ， 55 （ 5 ）： 3037 - 3050 . doi: 10.1109/tgrs.2017.2660879 http://dx.doi.org/10.1109/tgrs.2017.2660879

MARVASTI F S ， MOSAVI M R ， NASIRI M . Flying small target detection in IR images based on adaptive toggle operator ［J］. IET Computer Vision ， 2018 ， 12 （ 4 ）： 527 - 534 . doi: 10.1049/iet-cvi.2017.0327 http://dx.doi.org/10.1049/iet-cvi.2017.0327

GAO C Q ， MENG D Y ， YANG Y ， et al . Infrared patch-image model for small target detection in a single image ［J］. IEEE Transactions on Image Processing ， 2013 ， 22 （ 12 ）： 4996 - 5009 . doi: 10.1109/tip.2013.2281420 http://dx.doi.org/10.1109/tip.2013.2281420

CHEN C L P ， LI H ， WEI Y T ， et al . A local contrast method for small infrared target detection ［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing ， 2014 ， 52 （ 1 ）： 574 - 581 . doi: 10.1109/tgrs.2013.2242477 http://dx.doi.org/10.1109/tgrs.2013.2242477

周许超，屠大维，陈勇，等 . 基于相位相关和差分相乘的动态背景下运动目标检测［J］. 仪器仪表学报， 2010 ， 31 （ 5 ）： 980 - 983 . doi: 10.4028/www.scientific.net/amm.596.361 http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.596.361

ZHOU X CH ， TU D W ， CHEN Y ， et al . Moving object detection under dynamic background based on phase-correlation and differential multiplication ［J］. Chinese Journal of Scientific Instrument ， 2010 ， 31 （ 5 ）： 980 - 983 . （in Chinese） . doi: 10.4028/www.scientific.net/amm.596.361 http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.596.361

BAI X Z ， ZHOU F G . Analysis of new top-hat transformation and the application for infrared dim small target detection ［J］. Pattern Recognition ， 2010 ， 43 （ 6 ）： 2145 - 2156 . doi: 10.1016/j.patcog.2009.12.023 http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2009.12.023

范丽丽，赵宏伟，赵浩宇，等 . 基于深度卷积神经网络的目标检测研究综述［J］. 光学精密工程， 2020 ， 28 （ 5 ）： 1152 - 1164 .

FAN L L ， ZHAO H W ， ZHAO H Y ， et al . Survey of target detection based on deep convolutional neural networks ［J］. Opt. Precision Eng. ， 2020 ， 28 （ 5 ）： 1152 - 1164 . （in Chinese）

Shi J B ， Tomasi C . Good Features to Track ［C］. 1994 Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. June 21 - 23 ， 1994 ： 593 - 600 . doi: 10.1109/cvpr.1994.323794 http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.1994.323794

HE Q F ， CHEN W J ， ZOU D P ， et al . A novel framework for UAV returning based on FPGA ［J］. The Journal of S . doi: 10.1007/s11227-020-03434-4 http://dx.doi.org/10.1007/s11227-020-03434-4

HENRIQUES J F ， CASEIRO R ， MARTINS P ， et al . Exploiting the circulant structure of tracking-by-detection with kernels ［C］. ECCV'12 ： Proceedings of the 12th European conference on Computer Vision - Volume Part IV ， 2012 ： 702 - 715 . doi: 10.1007/978-3-642-33765-9_50 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33765-9_50

PRASAD D K ， PRASATH C K ， RAJAN D ， et al . Object detection in a maritime environment： performance evaluation of background subtraction methods ［J］. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems ， 2019 ， 20 （ 5 ）： 1787 - 1802 . doi: 10.1109/tits.2018.2836399 http://dx.doi.org/10.1109/tits.2018.2836399

LIU L ， CHAI G H ， QU Z . Moving target detection based on improved ghost suppression and adaptive visual background extraction ［J］. Journal of Central South University ， 2021 ， 28 （ 3 ）： 747 - 759 . doi: 10.1007/s11771-021-4642-9 http://dx.doi.org/10.1007/s11771-021-4642-9

王梅，屠大维，周许超 . SIFT特征匹配和差分相乘融合的运动目标检测［J］. 光学精密工程， 2011 ， 19 （ 4 ）： 892 - 899 . doi: 10.3788/OPE.20111904.0892 http://dx.doi.org/10.3788/OPE.20111904.0892

WANG M ， TU D W ， ZHOU X CH . Moving object detection by combining SIFT and differential multiplication ［J］. Opt. Precision Eng. ， 2011 ， 19 （ 4 ）： 892 - 899 . （in Chinese） . doi: 10.3788/OPE.20111904.0892 http://dx.doi.org/10.3788/OPE.20111904.0892

张玉欣 . 基于面阵CCD的速高比计研究［D］. 北京：中国科学院大学， 2011 .

ZHANG Y X . The Research of V/H Meter Based on Area CCD ［D］. Beijing ： University of Chinese Academy of Sciences ， 2011 . （in Chinese）

LI Y S ， LI Z Z ， ZHANG C ， et al . Infrared maritime dim small target detection based on spatiotemporal cues and directional morphological filtering ［J］. Infrared Physics & Technology ， 2021 ， 115 ： 103657 . doi: 10.1016/j.infrared.2021.103657 http://dx.doi.org/10.1016/j.infrared.2021.103657

MAINALI P ， YANG Q ， LAFRUIT G ， et al . Robust low complexity corner detector ［J］. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology ， 2011 ， 21 （ 4 ）： 435 - 445 . doi: 10.1109/tcsvt.2011.2125411 http://dx.doi.org/10.1109/tcsvt.2011.2125411

TOMASI C ， KANADE T . Shape and motion from image streams： a factorization method ［J］. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America ， 1993 ， 90 （ 21 ）： 9795 - 9802 . doi: 10.1073/pnas.90.21.9795 http://dx.doi.org/10.1073/pnas.90.21.9795

TOMASI C . Detection and tracking of point features ［J］. Technical Report ， 1991 ， 91 （ 21 ）： 9795 - 9802 .

吴燕茹，程咏梅，赵永强，等 . 基于核Rayleigh商二次相关滤波器的红外目标检测［J］. 红外与毫米波学报， 2011 ， 30 （ 2 ）： 142 - 148 . doi: 10.3724/sp.j.1010.2011.00142 http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1010.2011.00142

WU Y R ， CHENG Y M ， ZHAO Y Q ， et al . Infrared target detection using kernel Rayleigh quotient quadratic correlation filter ［J］. Journal of Infrared and Millimeter Waves ， 2011 ， 30 （ 2 ）： 142 - 148 . （in Chinese） . doi: 10.3724/sp.j.1010.2011.00142 http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1010.2011.00142

HENRIQUES J F ， CASEIRO R ， MARTINS P ， et al . High-speed tracking with kernelized correlation filters ［J］. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ， 2015 ， 37 （ 3 ）： 583 - 596 . doi: 10.1109/tpami.2014.2345390 http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2014.2345390

YANG L ， YANG J ， YANG K . Adaptive detection for infrared small target under sea-sky complex background ［J］. Electronics Letters ， 2004 ， 40 （ 17 ）： 1083 - 1085 . doi: 10.1049/el:20045204 http://dx.doi.org/10.1049/el:20045204

LI M ， LIN Z P ， FAN J P ， et al . Point target detection based on deep spatial tem poral convolution neural network ［J］. Journal of Infrared and Millimeter Waves ， 2021 ， 40 （ 1 ）： 122 - 132 .

ZHANG X Y ， DING Q H ， LUO H B ， et al . Infrared small target detection based on directional zero-crossing measure ［J］. Infrared Physics & Technology ， 2017 ， 87 ： 113 - 123 . doi: 10.1016/j.infrared.2017.09.016 http://dx.doi.org/10.1016/j.infrared.2017.09.016

鞠默然，罗海波，刘广琦，等 . 采用空间注意力机制的红外弱小目标检测网络［J］. 光学精密工程， 2021 ， 29 （ 4 ）： 843 - 853 . doi: 10.37188/OPE.20212904.0843 http://dx.doi.org/10.37188/OPE.20212904.0843

JU M R ， LUO H B ， LIU G Q ， et al . Infrared dim and small target detection network based on spatial attention mechanism ［J］. Opt. Precision Eng. ， 2021 ， 29 （ 4 ）： 843 - 853 . （in Chinese） . doi: 10.37188/OPE.20212904.0843 http://dx.doi.org/10.37188/OPE.20212904.0843

Views

732

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Multi-feature cross UAV image detection algorithm under cross-layer attentional interaction

Identification and suppression of stars under large range of star field density variation

Target detection using spectral unmixing

Mandibular fracture detection with 3M-YOLOv5 network based on enhanced feature extraction capability

Lightweight target detection network for UAV platforms

Related Author

ZHANG Zhihao

DU Lixia

HOU Yue

HAO Ziwei

YIN Jie

YANG Yukai

GU Jan

WANG Janli

Related Institution

College of Electronic and Information Engineering， Lanzhou Jiaotong University

Unit of PLA

Jilin Provincial Key Laboratory of Intelligent Wavefront Sensing and Control

University of Chinese Academy of Sciences

Changchun Institute of Optics，Fine Mechanics and Physics，Chinese Academy of Sciences

AI问答

Address：No.3888 Dong Nanhu Road, Changchun, Jilin, China Postal code：130033
Tel：0431-86176855 Email：gxjmgc@ciomp.ac.cn
Technical support is provided by Beijing Founder electronics co., LTD 吉ICP备11002662号-17 京公网安备11010802024621
It is recommended to read the content of this site in Chrome&IE9+. Please switch to extreme mode in browser 360.
Cookies We use cookies to help provide and enhance our service and tailor content. By continuing, you agree to the use of cookies.

⁰