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ISTD-DINO：复杂环境下空间信息增强的红外小目标

作者:

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研究背景与问题

随着低空小型无人机应用的日益广泛，其在军事、民用等多个领域的应用前景十分广阔。然而，无人机的不当使用也带来了安全隐患，尤其是在复杂环境下，无人机检测的难度较大。红外技术凭借其在复杂环境下的强适应性，被广泛应用于反无人机系统中。然而，在无人机的红外图像检测任务中，由于小目标特征使用不完善、复杂背景下特征不明显等问题，传统的红外无人机检测方法存在检测精度低、误检率高等问题，难以满足实际应用需求。

研究方法

针对上述问题，本文提出了一种名为ISTD-DINO的红外无人机目标检测模型。该模型基于深度学习技术，通过改进现有目标检测算法，实现了对红外小目标无人机的高效检测。首先，ISTD-DINO模型引入了空间信息增强技术，通过提取和融合红外图像中的空间信息，提高了小目标特征的显著性。其次，模型采用了一种新颖的注意力机制，能够自适应地关注图像中的重要区域，从而提高检测精度。此外，ISTD-DINO模型还通过引入多尺度特征融合策略，增强了模型对复杂背景的适应性。

核心结果

实验结果表明，ISTD-DINO模型在多个公开数据集上取得了优异的检测性能。与传统方法相比，ISTD-DINO模型在检测精度、召回率和F1分数等方面均有显著提升。具体来说，ISTD-DINO模型在复杂背景下的检测精度达到了95%以上，误检率降低了30%。此外，ISTD-DINO模型在处理动态背景、光照变化等复杂场景时，仍能保持较高的检测性能。

结论与意义

本文提出的ISTD-DINO红外无人机目标检测模型，通过引入空间信息增强、注意力机制和多尺度特征融合等技术，有效提高了红外小目标无人机检测的精度和鲁棒性。该模型在复杂环境下的检测性能优于传统方法，具有广泛的应用前景。未来，ISTD-DINO模型有望在反无人机系统中得到实际应用，为保障国家安全和公共安全提供有力支持。

文章来源：《红外技术》网址: http://www.hongwaijishu.cn/qikandaodu/2026/1027/329.html