В области авиационного предупреждения технология обнаружения слабых инфракрасных целей имеет решающее значение для дальнего многосезонного восприятия поля боя. Для решения проблемы низкой вероятности обнаружения и высокого уровня ложных срабатываний, вызванных малой долей пикселей слабых инфракрасных целей и недостатком признаков на сложном фоне, предложен метод обнаружения слабых инфракрасных целей на сложном фоне на основе пространственно-временной трехмерной сверточной сети. В методе предложена основная сеть извлечения признаков, сочетающая двумерные и трехмерные свертки, с интеграцией пространственно-текстурных признаков и признаков движения между кадрами для совместного восприятия структуры цели и временных изменений; для характеристик слабых инфракрасных целей разработан модуль локального контраста, расширяющий рецептивное поле для усиления признаков; введен асимметричный механизм внимания для слияния признаков с увеличением сохранения текстурной и позиционной информации; в итоге, с помощью функции потерь регрессии точек рассчитываются результаты обнаружения. Эксперименты проводились на публичных и собранных собственноручно наборах данных для обучения и тестирования. Результаты показывают, что улучшенный алгоритм по сравнению с существующими сетями обнаружения слабых инфракрасных целей обеспечивает прирост по полноте не менее 7.52% и по средней точности не менее 6.46%. Метод эффективно применим для обнаружения слабых инфракрасных целей на сложном фоне и демонстрирует хорошую устойчивость и адаптивность.

слабые инфракрасные цели;глубокое обучение;обнаружение целей;пространственно-временная трехмерная свертка