激光与红外

作者：赵佳乐

单位：1.烟台大学 物理与电子信息学院,山东 烟台 264005；2.海军航空大学 航空作战勤务学院,山东 烟台 264000；

关键词：红外舰船;多光谱目标检测;Transformer;注意力机制;特征融合

基金：国家自然科学基金项目(No.62005318)资助。

为解决在复杂战场环境下准确检测出舰船目标这一技术难题,结合舰船目标与背景、干扰物在不同谱段之间存在信息互补的特点,本文提出了一种基于YOLOv8 n的多光谱红外舰船检测算法。首先将骨干网络设计成多流网络,分别提取多光谱图像特征,为后续的特征融合奠定基础；其次在特征提取阶段构造交叉融合残差块SaCF,通过Transformer的自注意力机制捕获不同谱段之间的潜在关联来增强单谱段特征图；最后设计了基于CBAM注意力机制的分级自适应融合模块AFM,通过注意力机制生成融合权重指导多光谱特征的融合过程,提高网络对舰船目标的识别能力。实验结果表明,相较于单谱段舰船目标检测算法,本文提出的多光谱融合舰船目标检测算法的检测精度可以达到948,提高了61,该算法具有较好的检测性能,能够胜任复杂环境下的舰船目标检测任务。

来源：2025年第4期

《激光与红外》期刊编辑部

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