【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，合肥工業(yè)大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院劉羽教授團(tuán)隊(duì)在紅外小目標(biāo)檢測(cè)研究方向取得新進(jìn)展。相關(guān)研究成果以“SP-KAN: Sparse-sine perception Kolmogorov-Arnold networks for infrared small target detection”為題發(fā)表在遙感領(lǐng)域頂級(jí)期刊《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》(IF：12.2)上。
 

　　紅外小目標(biāo)檢測(cè)是低空偵察、戰(zhàn)略預(yù)警和高精度導(dǎo)航等遠(yuǎn)距離態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)。受探測(cè)距離限制，目標(biāo)多呈現(xiàn)像素有限、信雜比低、紋理稀缺及邊緣模糊等特點(diǎn)。同時(shí)，背景雜波往往具有強(qiáng)熱輻射響應(yīng)，容易將目標(biāo)信號(hào)淹沒，使得該任務(wù)極具挑戰(zhàn)。近年來，紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法取得了顯著進(jìn)展，但多數(shù)方法仍依賴由可學(xué)習(xí)線性映射和固定激活函數(shù)構(gòu)成的MLP范式。然而，在檢測(cè)過程中，從圖像到掩碼的映射常涉及目標(biāo)強(qiáng)度、空間結(jié)構(gòu)與上下文信息等多因素之間的強(qiáng)非線性關(guān)系。受限于函數(shù)表達(dá)能力，傳統(tǒng)MLP方法難以充分刻畫上述映射關(guān)系，從而制約了模型在復(fù)雜場(chǎng)景下的檢測(cè)性能。
 

　　針對(duì)上述問題，團(tuán)隊(duì)提出了基于稀疏正弦感知的科爾莫戈洛夫-阿諾德網(wǎng)絡(luò)SP-KAN，將該任務(wù)建模為由稀疏非線性模塊驅(qū)動(dòng)的全局上下文調(diào)制問題：提出模式互補(bǔ)模塊PCM，將符號(hào)化表示的通道映射與結(jié)構(gòu)化表示的局部空間統(tǒng)一建模，增強(qiáng)目標(biāo)與雜波的可分性；引入稀疏正弦感知層SPKAL在像素層面感知原始非線性空間與高維正弦潛空間，建立神經(jīng)元間細(xì)粒度關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SP-KAN在檢測(cè)精度、魯棒性和泛化能力方面優(yōu)于主流方法。該項(xiàng)研究提出的紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法能夠?yàn)閺?fù)雜場(chǎng)景下紅外小目標(biāo)魯棒檢測(cè)與智能感知提供理論方法和關(guān)鍵技術(shù)支撐，對(duì)遠(yuǎn)距離態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)建設(shè)具有重要意義。
 

　　合肥工業(yè)大學(xué)為論文的第一完成單位。儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院博士后袁帥為論文的第一作者，劉羽教授和西安電子科技大學(xué)延翔副教授為論文的共同通訊作者。該研究工作得到了國(guó)家自然科學(xué)基金(62576132、U23A20294)和教育部基礎(chǔ)學(xué)科和交叉學(xué)科突破計(jì)劃(JYB2025XDXM109)等項(xiàng)目的資助。