基于 LightGBM 和轨迹约束的空中红外检测系统小型空中目标检测

快速的相对运动、杂乱背景等因素，使得针对空中红外检测系统进行稳健的小型空中目标检测颇具挑战性。现有方法在处理此类情况时面临困难。我们认为连续平滑的轨迹对于提高小型红外空中目标检测性能至关重要。本文提出一种简单且有效的小型空中目标检测方法，针对空中红外检测系统，使用光梯度提升模型 (LightGBM) 和轨迹约束。首先，我们简要地将目标候选检测问题形式化为二分类问题。通过感兴趣像素检测和训练好的 LightGBM 模型，在每一帧中检测目标候选。然后，将目标轨迹的局部平滑性和全局连续性分别建模为短严格约束和长松散约束。利用这些轨迹约束高效地从大量目标候选中识别出真实的小型红外空中目标。实验在公开数据集上表明，所提方法优于其他现有方法。此外，构建了一个针对空中红外检测系统小型空中目标检测的公开数据集。据我们所知，这一数据集在该领域具有最大的数据规模和最丰富的场景类型。