В области авиационного предупреждения технология обнаружения слабых мелких инфракрасных целей критически важна для дальнего всепогодного боевого восприятия. Для решения проблемы низкой вероятности обнаружения и высокого уровня ложных срабатываний, вызванных малой долей пикселей инфракрасных слабых мелких целей и недостатком признаков в сложном фоне, предложен метод обнаружения таких целей на сложном фоне на основе трехмерной пространственно-временной сверточной сети. Метод предлагает основную сеть извлечения признаков, сочетающую двумерные и трехмерные свертки, объединяющую пространственные текстурные признаки и признаки движения между кадрами для совместного восприятия структуры целей и временных изменений; для особенностей инфракрасных слабых мелких целей разработан модуль локального контраста, расширяющий поле восприятия для усиления признаков; введен асимметричный механизм внимания для слияния признаков с увеличением сохранения текстурной и пространственной информации; в итоге с помощью функции потерь регрессии точек получены результаты обнаружения. Эксперименты проводились на общественных и самостоятельно собранных наборах данных для обучения и тестирования. Результаты показывают, что улучшенный алгоритм по сравнению с существующими сетями обнаружения инфракрасных слабых мелких целей повышает показатель полноты не менее чем на 7.52% и среднюю точность не менее чем на 6.46%. Метод эффективно применяется для обнаружения инфракрасных слабых мелких целей на сложном фоне и демонстрирует хорошую устойчивость и адаптивность.

инфракрасные слабые мелкие цели;глубокое обучение;обнаружение целей;трехмерная пространственно-временная свёрточная сеть