No campo da alerta aérea, a tecnologia de detecção de alvos infravermelhos fracos é crucial para o reconhecimento de campo de batalha de longa distância e em todas as condições climáticas. Para enfrentar o problema da baixa probabilidade de detecção e alta taxa de falsos alarmes causados pela baixa proporção de pixels dos alvos infravermelhos fracos e pela escassez de características em fundos complexos, foi proposto um método de detecção de alvos infravermelhos fracos em fundos complexos baseado em rede convolucional tridimensional espaço-temporal. O método propõe uma rede de extração de características que combina convoluções bidimensionais e tridimensionais, integrando características de textura espacial e características de movimento entre quadros para alcançar a percepção colaborativa da estrutura do alvo e das variações temporais; para as características dos alvos infravermelhos fracos, foi projetado um módulo de contraste local que amplia o campo receptivo para aumentar as características; um mecanismo de atenção assimétrico foi introduzido para fusão de características, aumentando a retenção de informações de textura e localização; finalmente, por meio da função de perda de regressão pontual, são calculados os resultados da detecção. Os experimentos foram realizados em conjuntos de dados públicos e conjuntos de dados próprios para treinamento e teste. Os resultados mostram que o algoritmo melhorado, em comparação com as redes de detecção de alvos infravermelhos fracos existentes, aumenta a taxa de recall em no mínimo 7,52% e a precisão média em no mínimo 6,46%. Pode ser aplicado efetivamente para detecção de alvos infravermelhos fracos em fundos complexos, demonstrando boa robustez e adaptabilidade.

alvos infravermelhos fracos;aprendizagem profunda;detecção de alvos;convolução tridimensional espaço-temporal