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计算机科学 > 计算机视觉与模式识别

arXiv:2507.17334v1 (cs)
[提交于 2025年7月23日 ]

标题: 时间点监督信号重建:一种无需人工标注的弱小目标检测框架

标题: Temporal Point-Supervised Signal Reconstruction: A Human-Annotation-Free Framework for Weak Moving Target Detection

Authors:Weihua Gao, Chunxu Ren, Wenlong Niu, Xiaodong Peng
摘要: 在低空监视和预警系统中,由于信号能量低、空间范围小以及背景杂波复杂,检测弱移动目标仍然是一个重大挑战。 现有方法在提取鲁棒特征方面存在困难,并且缺乏可靠的标注数据。 为了解决这些限制,我们提出了一种新颖的时间点监督(TPS)框架,能够在没有任何人工标注的情况下实现弱目标的高性能检测。 我们的框架不是采用传统的基于帧的检测方法,而是将任务重新表述为像素级的时间信号建模问题,其中弱目标表现为短时脉冲状响应。 在TPS范式下开发了一个时间信号重建网络(TSRNet),用于重建这些瞬态信号。TSRNet采用编码器-解码器架构,并集成了动态多尺度注意力(DMSAttention)模块,以增强其对多样化时间模式的敏感性。 此外,采用基于图的轨迹挖掘策略来抑制误报并确保时间一致性。 在专门构建的低信噪比数据集上的大量实验表明,我们的框架在无需人工标注的情况下优于最先进的方法。 它实现了强大的检测性能,并且运行速度超过1000 FPS,突显了其在实际场景中实时部署的潜力。
摘要: In low-altitude surveillance and early warning systems, detecting weak moving targets remains a significant challenge due to low signal energy, small spatial extent, and complex background clutter. Existing methods struggle with extracting robust features and suffer from the lack of reliable annotations. To address these limitations, we propose a novel Temporal Point-Supervised (TPS) framework that enables high-performance detection of weak targets without any manual annotations.Instead of conventional frame-based detection, our framework reformulates the task as a pixel-wise temporal signal modeling problem, where weak targets manifest as short-duration pulse-like responses. A Temporal Signal Reconstruction Network (TSRNet) is developed under the TPS paradigm to reconstruct these transient signals.TSRNet adopts an encoder-decoder architecture and integrates a Dynamic Multi-Scale Attention (DMSAttention) module to enhance its sensitivity to diverse temporal patterns. Additionally, a graph-based trajectory mining strategy is employed to suppress false alarms and ensure temporal consistency.Extensive experiments on a purpose-built low-SNR dataset demonstrate that our framework outperforms state-of-the-art methods while requiring no human annotations. It achieves strong detection performance and operates at over 1000 FPS, underscoring its potential for real-time deployment in practical scenarios.
主题: 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 人工智能 (cs.AI)
引用方式: arXiv:2507.17334 [cs.CV]
  (或者 arXiv:2507.17334v1 [cs.CV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.17334
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Weihua Gao [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 7 月 23 日 09:02:09 UTC (5,409 KB)
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