基于任务对齐学习的红外船舶目标检测方法

来源：系统工程与电子技术杂志2025年第1期北京时间：

作者：姜杰, 张立民, 刘凯, 闫文君, 王萌

单位：海军航空大学航空作战勤务学院, 山东 烟台 264001

摘要：针对红外船舶检测过程中, 在不同场景下对多尺度、小目标、有遮挡等问题检测效果不佳、实时性难以满足任务需要的情况, 提出一种基于任务对齐学习的红外船舶目标检测方法。首先, 为提升检测速度采用无锚框设计降低计算量。然后, 为提升检测精度采用任务对齐学习(task alignment learning, TAL)进行标签分配和对齐。最后, 根据特定场景有针对性地设计检测头以提升网络检测性能。通过实验对比验证, 结果表明所提方法可有效提升对不同场景下船舶目标的检测性能, 在检测精度及实时性上优于其他同类方法。

关键词：红外船舶,目标检测,无锚框,任务对齐学习

基金资助：国家自然科学基金(62371465);山东省青创团队(2022kj084);山东省泰山学者专项基金(201511020)