[发明专利]红外目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种红外目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测灰度图像；

将所述待检测灰度图像分别输入至少两种视角的训练学习模型，得到至少两种对应的预处理图像；

将所述至少两种对应的预处理图像进行融合，得到融合图像；

从所述融合图像中提取待检测目标；

其中，所述至少两种视角的学习模型包括训练压缩感知学习模型、训练子空间学习模型和训练注意力学习模型；

所述将所述至少两种对应的预处理图像进行融合，得到融合图像的步骤，包括：

分别获取所述训练压缩感知学习模型、所述训练子空间学习模型和所述训练注意力学习模型的权重系数；

根据各所述权重系数将对应的各所述预处理图像进行相加融合，得到所述融合图像；

所述从所述融合图像中提取待检测目标的步骤，包括：

将所述融合图像输入训练隐向量学习模型，得到再处理图像；

从所述再处理图像中提取待检测目标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测灰度图像分别输入至少两种视角的训练学习模型，得到至少两种对应的预处理图像的步骤之前，还包括：

获取所述训练压缩感知学习模型、所述训练子空间学习模型和所述训练注意力学习模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述训练压缩感知学习模型、所述训练子空间学习模型和所述训练注意力学习模型的步骤，包括：

获取多个样本灰度图像；

将所述多个样本灰度图像分别输入预设压缩感知学习模型、预设子空间学习模型和预设注意力学习模型进行训练，得到训练后的所述训练压缩感知学习模型、所述训练子空间学习模型和所述训练注意力学习模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述融合图像中提取待检测目标的步骤之前，还包括：

获取多个样本预处理图像；

将所述多个样本预处理图像输入预设隐向量学习模型，得到所述训练隐向量学习模型。

5.一种红外目标检测装置，其特征在于，所述装置包括：

待检测图像获取模块，用于获取待检测灰度图像；

预处理模块，用于将所述待检测灰度图像分别输入至少两种视角的训练学习模型，得到至少两种对应的预处理图像；

融合模块，用于将所述至少两种对应的预处理图像进行融合，得到融合图像；

目标提取模块，用于从所述融合图像中提取待检测目标；

其中，所述至少两种视角的学习模型包括训练压缩感知学习模型、训练子空间学习模型和训练注意力学习模型；

所述将所述至少两种对应的预处理图像进行融合，得到融合图像，包括：

分别获取所述训练压缩感知学习模型、所述训练子空间学习模型和所述训练注意力学习模型的权重系数；

根据各所述权重系数将对应的各所述预处理图像进行相加融合，得到所述融合图像；

所述从所述融合图像中提取待检测目标，包括：

将所述融合图像输入训练隐向量学习模型，得到再处理图像；

从所述再处理图像中提取待检测目标。

6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。