隐蔽伪装目标检测方法综述

伪装主要包括隐蔽、形变、干扰和降低显著性等。随着伪装技术的发展与进步,对隐蔽伪装目标检 测的技术要求也逐步提高。针对隐蔽伪装,梳理了伪装技术的研究现状;论述了传统隐蔽伪装目标检测方 法,特别是近年来基于深度学习的隐蔽伪装目标检测方法;进一步分析了隐蔽伪装目标检测常用的动物伪装 数据集和军事迷彩数据集,并归纳了4个常用的评价指标;总结了隐蔽伪装目标检测在重叠遮挡、尺度变化、 动态变化和设备资源受限等方面面临的挑战,并从3个不同角度探讨了隐蔽伪装目标检测在军事领域中的 发展前景。伪装技术是一种通过隐藏、混淆或欺骗手段,使 目标在特定环境中难以被发现或识别的技术。其核 心目的是降低目标被侦察、探测或攻击的概率,从而 提高目标的生存能力和作战效能。主要包括隐身技 术、遮蔽技术、迷彩技术、示假技术和红外伪装技术 等[1]。现代战争中的战场透明度日益提高,军事目 标在战场上的生存能力极大影响战场态势的发展。 伪装技术常被用于隐藏军事人员、装备和车辆,类似 于自然界生物的防御机制,通过隐蔽伪装目标本身 的可探测性特征来欺骗或迷惑对手[2]。隐蔽物体与周围环境在视觉上高度相似,极大增强了目标在战 场上的生存能力。 传统的隐蔽伪装目标检测方法对于隐蔽性更强 的隐蔽伪装目标检测效果不佳,基于特征的方法在 复杂背景 和 各 种 光 照 条 件 下 的 检 测 效 果 不 佳[3]。 近年来,深度 学 习 在 图 像 识 别 和 目 标 检 测 方 面 取 得了突破性 的 进 展,特 别 是 在 处 理 大 规 模 数 据 集 和提取复杂场景中目标物特征等方面展现出巨大 潜力。