Pour améliorer la capacité du système de capture d'image infrarouge embarqué à détecter et identifier à distance des cibles dynamiques, une méthode de reconstruction de vidéos infrarouges à haute résolution basée sur un réseau neuronal de résidus cycliques est proposée. Cette méthode vise le processus de dégradation réel du système de capture infrarouge embarqué, en combinant les informations sur le mouvement des cibles dynamiques, ce qui permet d'optimiser la qualité de la reconstruction vidéo. Tout d'abord, une analyse du processus de dégradation des vidéos infrarouges, comprenant la sous-échantillonnage, le flou de mouvement et les interférences de bruit, a été réalisée et a servi de base à la construction d'un jeu de données à faible résolution, ainsi qu'à la présentation d'un réseau neuronal de résidus cycliques. Ce réseau est capable d'extraire et de transmettre efficacement les informations sur le mouvement des cibles dynamiques, permettant ainsi de restaurer de manière flexible la forme, les contours et les détails des textures des cibles. En utilisant la structure principale à résidus partiels superposés pour améliorer le flux d'informations, tout en rendant le modèle plus adapté pour traiter des séquences vidéo longues, et en évitant efficacement la disparition du gradient du modèle pendant le processus d'entraînement. De plus, en ajustant le nombre de blocs de résidus et la quantité de noyaux de convolution de chaque couche, la représentation et l'efficacité de calcul du réseau ont été optimisées. En outre, une perte combinée de Charbonnier et de l'information haute fréquence (HFLoss) est proposée comme superviseur commun, utilisée pour améliorer l'effet de restauration des détails haute fréquence dans l'image reconstruite. Les résultats de l'expérience montrent que la méthode de reconstruction proposée permet un doublement de la résolution des cibles dynamiques dans les vidéos sur des bases de données publiques et pratiques, avec une valeur PSNR supérieure à 40 dB, une valeur SSIM supérieure à 0,92, et un taux de reconstruction d'au moins 45 images par seconde. En combinant des étalons de tests de résolution et un système de capture infrarouge mis au point, la résolution angulaire du système a été calibrée avec succès, confirmant les avantages de la méthode dans l'amélioration de la résolution angulaire du système, avec une augmentation de 1,43 fois de la résolution angulaire. Cette méthode est capable de répondre aux exigences de haute qualité de reconstruction en temps réel du système de capture embarqué.

Vision par ordinateur ; vidéo haute résolution ; apprentissage profond ; réseau neuronal cyclique ; réseau neuronal résiduel profond ; cibles dynamiques infrarouges