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摘要：本发明公开了一种基于时域剖面特征的红外小目标检测方法，将长序列输入时域差分卷积层和三个空时差分残差块，以提取粗略的时空特征并定位显著区域。然后，利用TPM处理特征获得时域剖面特征。在特征融合和分割头之后，生成所有输入帧图像的最终置信图。时域剖面维度使得我们可以不必进行精细时空特征的提取，因此，TP‑Net能以更高的效率实现卓越的性能。
主权项：1.一种基于时域剖面特征的红外小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取图像序列数据；S2、按时间帧顺序提取所述图像序列数据的帧间差异特征；S3、将提取的所述帧间差异特征作为N个时空差分模块的输入，提取时空特征；S4、对所述时空特征进行时域探针匹配，得到一系列匹配特征；S5、融合所有匹配特征，得到所有输入帧图像的最终置信图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于时域剖面特征的红外小目标检测方法
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