特殊天气条件下的目标检测方法综述

作     者：林猛 周刚 杨亚伟 石军 LIN Meng;ZHOU Gang;YANG Yawei;SHI Jun

作者机构：新疆大学信息科学与工程学院信号检测与处理重点实验室乌鲁木齐830046 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2022年第58卷第13期

页      面：36-47页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(62166040,61603323,U1803261) 新疆自治区自然科学基金(2021D01C057) 

主　　题：深度学习 目标检测 特殊天气 图像恢复 迁移学习 

摘      要：在深度学习的推动下,目标检测方法在近些年取得了很大的进展。但在特殊天气条件下,如在常见的雾霾、沙尘、雨天、雪天等天气条件下拍摄到的图像会退化模糊,难以提取有效特征,从而对后期的目标检测带来巨大的困难。对近年来国内外学者在特殊天气下目标检测的研究进行了总结归纳,从相关数据集的建立和用途、面向特殊天气条件下的图像恢复算法研究及其对目标检测任务的影响、迁移学习中的领域自适应方法在目标检测的应用三个方面进行分析。对相关方法的实验结果进行综合比较,并提出今后的研究重点。