【摘 要】
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地面背景下的红外目标检测是伪装防护、精确制导等领域的关键技术，针对现有基于深度学习的目标检测模型对地面背景下红外目标进行检测时容易受到复杂背景干扰，对目标关注不足，从而导致检测准确率不高的问题，本文提出了一种基于并行注意力机制的地面红外目标检测方法。首先，利用卷积和注意力并行的下采样方式，在降低模型的空间复杂度和提升训练速度的同时，对目标特征进行聚焦和关注；其次，对主干网络提取的多尺度特征进行融合
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地面背景下的红外目标检测是伪装防护、精确制导等领域的关键技术，针对现有基于深度学习的目标检测模型对地面背景下红外目标进行检测时容易受到复杂背景干扰，对目标关注不足，从而导致检测准确率不高的问题，本文提出了一种基于并行注意力机制的地面红外目标检测方法。首先，利用卷积和注意力并行的下采样方式，在降低模型的空间复杂度和提升训练速度的同时，对目标特征进行聚焦和关注；其次，对主干网络提取的多尺度特征进行融合，通过不同尺度信息的复用与互补抑制背景信息的干扰，提升目标检测的准确率；最后，利用焦点损失函数和CIOU
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本文提出一种改进的红外多类别多目标实时跟踪网络，在确保跟踪精度的同时，重新设计无锚框网络结构，进一步降低网络的参数量与推理时间。通过优化目标特征向量，进一步提高识别精度，同时简化与改进跟踪流程。此外，通过细化分析相关流程执行时间，选用GPU与CPU分别执行最优运算，提升跟踪整体运行速度。上述方法被应用于低空海面红外目标跟踪数据集中。结果表明，在本文所提的综合评价指标下，所设计的网络相较其它轻量级网
为了明确鱼鳞坑措施下降雨后土壤水分再分布过程及范围的变化,以汇流面积2 m~2,径流系数0.3为试验条件,选取规格为60 cm×40 cm×10 cm(长×宽×深)的鱼鳞坑,通过灌水试验研究了降雨强度分别为60,30 mm/h、历时1 h后连续7 d的土壤水分动态。结果表明:(1)降雨强度60,30 mm/h时灌水后第1天水分入渗深度为60,50 cm,第2天达到最大值,分别为80,60 cm,水
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