紅外弱小目標檢測的案例
基于MATLAB紅外弱小目標檢測MPCM算法復現
摘要：本文詳細介紹了一種基于人類視覺系統特性的紅外弱小目標檢測算法——Multiscale patch-based contrast measure (MPCM)。該算法通過增強目標與背景的對比度，有效檢測紅外圖像中的弱小目標，并在MATLAB環境中進行了復現與實驗驗證。
關鍵詞：紅外檢測、弱小目標、圖像處理、模式識別、自適應檢測
參考文獻：Y. Wei, X. You, and H. Li, “Multiscale patch-based contrast measure for small infrared target detection,” Pattern Recognit., vol. 58, pp. 216–226, 2016. 本文是對上述文獻中的Multiscale patch-based contrast method, MPCM算法的詳細解析與MATLAB復現，并給出實驗結果。
引言
傳統的紅外目標檢測算法存在一些局限性，如不能有效抑制背景、只能檢測亮目標、平滑目標或耗時等問題。針對這些缺陷，本文提出了MPCM算法，旨在提高檢測率和實時性，同時降低虛警率。
MPCM算法的創新點
1、提出了一種新的衡量目標局部對比度的方法，能夠同時增強亮目標和暗目標，并抑制背景。
2、算法設計易于并行化，具有較好的實時性，適用于高檢測率和低虛警率的應用場景。
相關工作
3.1 Local Contrast Method (LCM)
LCM是最經典的基于人類視覺對比度機制的算法，通過計算目標區域與局部背景區域的對比度，增強目標并抑制背景。然而，LCM存在易受高亮點噪聲干擾和算法實時性差的問題。
展開 視頻中的目標檢測與圖像中的目標檢測具體有什么區別？
首先，從概念上來講，視頻目標檢測要解決的問題是對于視頻中每一幀目標的正確識別和定位。那么和其他領域如圖像目標檢測、目標跟蹤有什么區別呢？
1.與圖像目標檢測的區別
如Naiyan Wang 大佬所說，視頻中多了時序上下文關系（Temporal Context）。充分利用好時序上下文關系，可以解決視頻中連續幀之間的大量冗余的情況，提高檢測速度；還可以提高檢測質量，解決視頻相對于圖像存在的運動模糊、視頻失焦、部分遮擋以及奇異姿勢等問題。
（圖片來源于Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection）
2. 與目標跟蹤的區別
目標跟蹤通常可分為單目標跟蹤和多目標跟蹤兩類，解決的任務和視頻目標檢測相同的點在于都需要對每幀圖像中的目標精準定位，不同點在于目標跟蹤不考慮目標的識別問題。
3. 視頻目標檢測進展情況
與光流結合的方法
一直在follow MSRA的Jifeng Dai大佬（大佬主頁）的工作。
該工作的優勢是利用了連續幀冗余信息減少了大量運算，檢測速度很快。
FGFA（Flow Guided Feature Aggregation）出發點主要在于，提高特征質量，改善視頻中存在的運動模糊，視頻失焦等問題，其方法特點在于更好的融合前后幀的信息。借助于注意力模型的思想，計算當前幀與前后幀之間的每個空間位置余弦相似度作為自適應權重，使通過warp的特征圖與當前幀越近的權重越大。
該工作由于對每幀都做了特征提取，計算開支很大，檢測速度不高。
展開 使用合成數據集來做目標檢測：目標檢測的介紹
你可以想象，為目標檢測而手動標注一幅圖像需要整整幾分鐘，而不是像用于分類那樣需要幾秒鐘。那么像這樣的大型數據集從何而來呢？
目標檢測數據集：真實
讓我們首先看看我們有什么樣的使用真實目標和人工標注的目標檢測數據集。首先，讓我們快速回顧最流行的數據集。
ImageNet數據集作為ImageNet大規模視覺識別挑戰(ILSVRC)的關鍵部分而受到歡迎，這是2010年至2017年舉辦的一系列比賽。ILSVRC系列見證了一些卷積神經網絡中最有趣的進展:AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet和其他著名的架構都在這里首次亮相。
一個不太為人所知的事實是ILSVRC也一直有一個物體檢測競賽，而ILSVRC系列實際上是與另一個著名的競賽合作發展起來的，2005年至2012年舉辦的PASCAL Visual Object Classes (VOC) Challenge。這些挑戰也從一開始就體現了目標檢測，這就是第一個著名的數據集的由來，通常被稱為PASCAL VOC數據集。以下是“飛機”和“自行車”類別的一些示例圖片：
按照今天的標準，PASCAL VOC是相當小的：20個類，只有11530張圖片，27450個目標標注，這意味著PASCAL VOC每幅圖片只有不到2.5個目標。目標通常是相當大的和突出的照片，所以PASCAL VOC是一個“容易”的數據集。盡管如此，在很長一段時間里，它仍然是最大的手動標注的目標檢測數據集之一，并在數百篇關于目標檢測的論文中默認使用。
在規模和復雜性方面的下一步是Microsoft Common Objects in Context (Microsoft COCO)數據集。
展開 使用合成數據集來做目標檢測：目標檢測的介紹
目標通常是相當大的和突出的照片，所以PASCAL VOC是一個“容易”的數據集。盡管如此，在很長一段時間里，它仍然是最大的手動標注的目標檢測數據集之一，并在數百篇關于目標檢測的論文中默認使用。
在規模和復雜性方面的下一步是Microsoft Common Objects in Context (Microsoft COCO)數據集。到目前為止，它已經超過200K帶有150萬個目標實例的標記圖像，它不僅提供了邊界框，而且還提供了(相當粗糙的)分割輪廓。以下是一些示例圖片:
正如你所看到的，現在的目標更加多樣化，它們可以有非常不同的大小。這實際上是一個物體檢測的大問題：很難讓一個單一的網絡同時檢測大大小小的物體，這也是為什么MS COCO被證明是一個比PASCAL VOC更難的數據集的主要原因。數據集仍然是非常相關的，在目標檢測，實例分割和其他賽道每年舉行比賽。
我想談論的最后一個通用目標檢測數據集是目前最大的可用數據集：谷歌的Open Images Dataset。到目前為止，他們到了Open Images V6，它有大約190萬張圖片和1600萬個邊界框600個目標類。這相當于每幅圖像有8.4個邊界框，所以場景相當復雜，物體的數量也更加均勻分布：
這些例子看起來有趣、多樣，有時非常復雜:
實際上，Open Images之所以成為可能，是因為目標檢測本身的進步。如上所述，手工繪制邊界框非常耗時。
展開 
水上無人系統研究進展及其面臨的挑戰
大疆公司開發的無人機搭載了國內最為先進的消費級地面目標識別系統，其“MaicPro”無人機地面目標識別系統據說可以檢測多種常見物體(人、汽車、卡車、動物、船、人騎自行車或摩托車等)。彩虹和翼龍系列無人機系統搭載了國內最為先進的工業/軍用級目標識別系統，性能已在實際應用或實戰中得到了檢驗。
在學術研究領域可以找到大量的中英文研究文獻，國內作者論文相當多。有文獻總結了目前紅外弱小目標檢測領域各類典型方法的研究現狀及最新進展，對幾種不同類型紅外弱小目標檢測方法進行了實驗對比，對紅外弱小目標檢測技術的研究進行了總結和展望。有文獻從空域檢測、時域檢測及空時混合域檢測方面對圖像弱小目標檢測的理論與應用研究進行了分析與綜述，對弱小目標檢測面臨的問題及未來的發展方向進行了探討。有文獻介紹了紅外圖像弱小目標探測的技術難點，對空域濾波法、變換域濾波法、時域濾波法三類典型紅外圖像弱小目標探測算法進行了綜述，并對常用目標探測算法以及邊緣分割方法進行了實驗測試，指出這三類紅外圖像弱小目標探測算法各有優缺點，目標探測算法的選取受目標特征和背景特征影響較大。有文獻針對無人機視覺識別與移動追蹤技術介紹了移動目標識別、移動目標追蹤、無人機自主飛行與避障等方向的關鍵技術研究現狀。有文獻對無人機基于視覺的應用進展進行了綜述，包括基于視覺的位置–姿態控制、姿態估計和映射、障礙物檢測以及目標跟蹤，總結了該領域面臨的挑戰以及未來的發展趨勢。
單一檢測手段具有一定的局限，所以海上弱小目標通常采用多源信息融合方法進行識別。有文獻研究了紅外與激光雙模復合的探測方式，可獲取目標方位角度–俯仰角度–速度–距離等多維信息，進行了室外40m距離的外場實驗。有文獻提出基于二維經驗模態分解的異常檢測算法，利用了紅外多光譜圖像的多尺度信息，可抑制背景雜波和消減高頻噪聲，提高檢測成功概率。
展開 【檢測】變電站變壓器套管紅外檢測99%的人都不知道！超全！
二
變壓器套管紅外熱成像檢測手段
憑借非接觸、更安全、更、更高效等優勢，變壓器套管設備檢測的各大產品往往以紅外熱成像技術為核心，與多方科技手段結合，搭配使用，保障安全。
1、套管重點部位移動式巡檢：高德智感新C系列便攜式熱像儀
電力巡檢人員往往手持紅外熱成像儀，對變壓器套管易發故障的重點部位進行日常性檢測，便攜易用，隨時隨地查看套管狀態。
▲高德智感便攜式熱像儀應用于各大電網公司電力巡檢
▲高德智感新C新增臺賬功能，賦能智慧巡檢
2、套管24H監測：高德智感IPT在線式紅外熱像儀
在線式24H溫度監測，自動巡檢、自動預警、遠程控制，時間發現套管熱缺陷，故障早發現、早預警、早消除。
展開 應用在智能手環距離檢測領域的數字紅外接近檢測模塊
接近傳感芯片 - WH4535V特點：
小間距設計用于1.7mm圓形傳感器孔徑尺寸
1.8v和1.8v電源I2C總線
10uA@100ms和10bits下的總有功電流(包括VCSEL電流)
待機電流0.7uA；睡眠模式電流0.7uA
940nm VCSEL紅外發射器驅動12mA
高串音和環境光消除，相當于220分辨率
ADC分辨率可選10/12/14/16位
WH4535V數字紅外接近檢測模塊的開發源于臺灣旺泓對光學傳感器開發和生產的堅持。臺灣旺泓在國產接近、環境光和顏色傳感器以及手機傳感器模塊方面長期占據市場主導份額。
在數字紅外接近檢測模塊領域，臺灣旺泓便是其中的佼佼者之一。了解更多關于臺灣旺泓數字紅外接近檢測模塊的技術應用，請聯系：133 9280 5792(微信同號)
展開 應用在智能手表中監測溫度的數字紅外接近檢測模塊
接近傳感芯片 - WH4535V特點：
小間距設計用于1.7mm圓形傳感器孔徑尺寸
1.8v和1.8v電源I2C總線
10uA@100ms和10bits下的總有功電流(包括VCSEL電流)
待機電流0.7uA；睡眠模式電流0.7uA
940nm VCSEL紅外發射器驅動12mA
高串音和環境光消除，相當于220分辨率
ADC分辨率可選10/12/14/16位
WH4535V數字紅外接近檢測模塊的開發源于臺灣旺泓對光學傳感器開發和生產的堅持。臺灣旺泓在國產接近、環境光和顏色傳感器以及手機傳感器模塊方面長期占據市場主導份額。
在數字紅外接近檢測模塊領域，臺灣旺泓便是其中的佼佼者之一。了解更多關于臺灣旺泓數字紅外接近檢測模塊的技術應用，請聯系：133 9280 5792(微信同號)
展開 在TWS耳塞中應用的數字紅外接近檢測模塊
在數字紅外接近檢測模塊領域，臺灣旺泓便是其中的佼佼者之一。了解更多關于臺灣旺泓數字紅外接近檢測模塊的技術應用，請聯系：133 9280 5792(微信同號)
應用在智能眼鏡領域中的數字紅外接近檢測模塊
臺灣旺泓推出的小體積數字紅外接近檢測模塊 - WH4535V，其超小封裝體積僅為L2.0毫米xW1.0毫米xH0.5毫米，數字紅外接近檢測模塊可以實現智能眼鏡檢測，幫助延長電池單次充電后的使用時間，實現基本的無觸摸手勢控制，無需采用按鈕。
WH4535V是一種光到數字轉換器，它結合了接近傳感器和高效的紅外VCSEL光。WH4535V是一個微型光學陸地網格陣列模塊，集成了一個接近傳感器和一個940nm的IR VCSEL。近距離傳感器（PS）內置940nm濾光片，抗環境光，PS可以高精度地檢測反射的紅外光。
WH4535V模塊的節能優勢至關重要，尤其是對于電池容量和尺寸都很小的智能眼鏡產品。在工作模式下，它的平均功耗為70μA，在空閑模式和睡眠模式下，電流則為0.7μA。
數字紅外接近檢測模塊 - WH4535V特性：
小封裝：L2.0毫米xW1.0毫米xH0.5毫米
小間距設計為1.7mm的圓形傳感器孔徑大小
1.8V電源，帶有1.8V I2C總線
10uA@100ms和10位下的總有功電流（包括VCSEL電流）
940nm VCSEL紅外發射器被驅動12mA
WH4535V數字紅外接近檢測模塊的開發源于臺灣旺泓對光學傳感器開發和生產的堅持。臺灣旺泓在國產接近、環境光和顏色傳感器以及手機傳感器模塊方面長期占據市場主導份額。
在數字紅外接近檢測模塊領域，臺灣旺泓便是其中的佼佼者之一。了解更多關于臺灣旺泓數字紅外接近檢測模塊的技術應用，請聯系：133 9280 5792(微信同號)
展開 解析數字紅外接近檢測模塊的工作原理及應用
紅外接近傳感器是一種能夠檢測物體的存在和運動的傳感器，它使用紅外輻射來提供定位和安全性能。它有許多應用，其中包括低安全應用，如自動開關，還有高安全應用，如智能家居和工業自動化。
紅外接近傳感器通常具有光學、機械、電氣和電子特性，用于發射和檢測物體。它們可以通過激發和檢測紅外熱量來檢測物體，并且可以創建虛擬的“邊緣”或邊界來檢測物體的存在和運動。它們可以根據物體的熱量來檢測物體的位置和速度，而不是將物體視為顏色或形狀，從而可以節省時間和費用。
紅外接近傳感器的工作原理基于物體的熱量特性。當它們接收到外部熱源發出的紅外熱量時,傳感器開始工作。熱量被反射到傳感器上,有些熱量被檢測到,有些熱量被折射或吸收,然后被電路檢測到。反射的熱量越多,檢測器就越能夠檢測到物體的存在和運動。
紅外接近傳感器的特征包括：它們可以檢測物體的距離和運動，它們可以檢測氣體和液體濃度，它們可以檢測物體形狀、質量和尺寸，它們可以檢測物體的多樣性，它們可以檢測周圍高度，它們可以檢測多種細節，還可以檢測物體在特定區域內的存在和運動。
這些傳感器通過激發物體和環境中的熱量來工作，作為一種無接觸的定位和檢測系統。它們可以安裝在工廠的角落，以便檢測物體的運動和存在。它們甚至可以用于檢測被不斷變化的物體，如人類或動物，以提供安全性能。
紅外接近傳感器的定位功能使它們出現在許多場景，包括無人機、增強現實（AR）應用、智能照明、快遞機器人和其他自動化產品和服務。紅外接近傳感器具有可靠、準確、環保、安全和成本低等優勢，使其成為各種安全性應用的理想選擇。
臺灣旺泓推出的小體積數字紅外接近檢測模塊 - WH4535V，其超小封裝體積僅為L2.0毫米xW1.0毫米xH0.5毫米，讓生產真正智能手環產品的制造商們得以開發更小、更輕的工業設計智能手環。
展開 
起重機械金屬氣孔缺陷識別紅外熱波檢測仿真研究
焊接氣孔是較為常見的缺陷，紅外熱像檢測機理決定其對氣孔類缺陷檢測的優越性和有效性。鑒于紅外熱像法在焊縫缺陷檢測中的應用還很少見，故本文以氣孔缺陷為研究對象，利用workbench建立焊縫氣孔缺陷的紅外熱像檢測三維瞬態熱力學分析模型，從缺陷定性和定量分析的角度，研究激勵方式及激勵參數的選取對焊縫缺陷表面溫度的影響規律，為實際工程應用中焊縫缺陷的紅外熱像檢測提供可靠的檢測依據。
建模以及劃分網格
采用脈沖激勵方式，主要分為兩個過程，主動加熱和自然冷卻過程，持續時間為5s。
主動加熱過程：在0~0.02s內，對試件缺陷表面連續施加熱流密度為40000W/m2的脈沖熱流，脈沖寬度為20ms，由于脈沖時間較短，為了提高求解精度故應設置較小的載荷子步，此處設步長為0.0004s。自然冷卻過程：在0.02~5s 內，刪除脈沖熱流載荷，此時試件表面與環境空氣之間產生對流作用，由于對流時間相對較長，溫度變化較為緩慢，故載荷子步步長設為0.1s即可。結果如圖所示：
利用ANSYS Workbench瞬態熱力學模塊對整個熱波檢測過程進行了模擬，記錄了0~5s內試件表面的溫度場變化。不同時間區間獲取的脈沖紅外序列圖像如圖所示。圖中顯示了不同深度的缺陷表面溫度隨時間的變化，由于脈沖時間極短，能量較大，因此試件表面溫度上升比冷卻速率快。隨著時間的推移，熱波在試件內傳播并擴散到環境中，試件表面溫度在5秒時趨于平衡。
展開 應用在TWS真無線耳機領域中的數字紅外接近檢測模塊
在數字紅外接近檢測模塊領域，臺灣旺泓便是其中的佼佼者之一。了解更多關于臺灣旺泓數字紅外接近檢測模塊的技術應用，請聯系：133 9280 5792(微信同號)
應用在智能手表中的小體積封裝數字紅外接近檢測模塊
數字紅外接近檢測模塊?是一種利用紅外光進行物體接近檢測的設備，主要用于檢測物體是否在傳感器附近。利用紅外線測量距離的模塊，通常由紅外發射器和接收器組成。它可以測量物體與模塊之間的距離，并將結果輸出給其他設備。其主要組成部分包括紅外發射器和光電二極管，通過發射紅外光并檢測反射光來工作。
數字紅外接近檢測模塊工作的基本原理是發送一束紅外線，當它遇到一個物體時，一部分紅外線將被反射回來并被接收器接收。模塊計算反射光的時間差，并將其轉換為距離值。這種技術可以在不接觸物體的情況下精確測量距離。
數字紅外接近檢測模塊經常應用于物體檢測、跟蹤、識別等領域，具有以下優點：
1. 可以對目標進行非接觸式檢測，并且具有高度的精度、靈敏度，可以實時監測目標狀態。
2. 具有夜視能力，不受光線因素影響，適用于低照度環境的檢測和觀察。
3. 可以通過模塊化、集成化設計，將其應用于各種不同的場景和應用領域。
紅外測距模塊廣泛應用于機器人、安防、智能家居、自動化生產等領域。例如，在機器人領域，紅外測距模塊可以幫助機器人避免障礙物，從而更好地完成任務。在安防領域，它可以用于門禁系統、智能監控等場景。在智能家居領域，紅外測距模塊可用于智能燈光、智能窗簾等設備的控制。
臺灣旺泓推出的小體積數字紅外接近檢測模塊 - WH4535V，其超小封裝體積僅為L2.0毫米xW1.0毫米xH0.5毫米，WH4535V是一種光到數字轉換器，結合了接近傳感器和高效的VCSEL光;是一種微型光地柵格陣列模塊，集成了一個接近傳感器和一個940nm紅外VCSEL;利用由集成VCSEL發射器提供的對反射紅外能量的光電二極管檢測，接近檢測功能可對附近的物體進行檢測。
展開 數字紅外接近檢測模塊應用在真無線立體聲耳塞領域
臺灣旺泓推出的小體積數字紅外接近檢測模塊 - WH4535V，其超小封裝體積僅為L2.0毫米xW1.0毫米xH0.5毫米，讓生產真正無線立體聲（TWS）耳塞產品的音頻制造商們得以開發更小、更輕的工業設計耳塞。數字紅外接近檢測模塊可以實現無線耳機入耳/出耳檢測，幫助延長電池單次充電后的使用時間，實現基本的無觸摸手勢控制，無需采用按鈕。
WH4535V是一種光到數字轉換器，它結合了接近傳感器和高效的紅外VCSEL光。WH4535V是一個微型光學陸地網格陣列模塊，集成了一個接近傳感器和一個940nm的IR VCSEL。近距離傳感器（PS）內置940nm濾光片，抗環境光，PS可以高精度地檢測反射的紅外光。
預計耳塞市場在2023年將保持27%的年復合增長率，屆時無線耳塞預計會超過所有其他無線和有線產品類別，成為受大眾歡迎的耳機類型。
隨著用戶進一步接納和融入現代化的生活方式，消費型音頻無線耳機的使用率還將繼續增長。通過將WH4535V模塊集成到新TWS耳塞設計中，可穿戴設備制造商可以滿足消費者對更小、更舒適的佩戴產品的需求，由于耳塞入耳/出耳時能夠可靠檢測，這些產品一次充電可以使用更長時間。
WH4535V模塊的節能優勢至關重要，尤其是對于電池容量和尺寸都很小的無線耳塞產品。在工作模式下，它的平均功耗為70μA，在空閑模式和睡眠模式下，電流則為0.7μA。
WH4535V數字紅外接近檢測模塊的開發源于臺灣旺泓對光學傳感器開發和生產的堅持。臺灣旺泓在國產接近、環境光和顏色傳感器以及手機傳感器模塊方面長期占據市場主導份額。
在數字紅外接近檢測模塊領域，臺灣旺泓便是其中的佼佼者之一。了解更多關于臺灣旺泓數字紅外接近檢測模塊的技術應用，請聯系：133 9280 5792(微信同號)
展開 