很多場景中，對于一些小目標的處理和識別，傳統的圖像識別算法往往存在一定的局限性，為用戶解決了小目標容易漏識別和誤識別的問題，海康威視AI開放平臺推出了小目標增強功能，下面來看看AI開放平臺中的小目標增強功能是如何應用的吧！

1、小目標特點

小目標通常是指遠景小目標場景下，圖像中的目標尺寸相對較小，因而容易被忽略或者誤識別的目標。比如：加油站加、泄油區人員手中的香煙、電話；工廠里工作人員穿著工作服上的徽標等等。

2、小目標增強功能

小目標增強功能是一種基于深度學習的圖像增強技術，該功能優先對小目標附近局部區域進行摳圖，其目的在于減少全景圖像信息對小目標檢出的干擾，防止誤識別；其次，會對摳圖區域運用上降采樣技術，對目標特征進行放大，使得小目標更加明顯，進行提高小目標的檢出率，提升整個系統的性能。

在實際場景應用中，比如防護靴檢測場景，通過小目標增強功能， 可以先檢測大目標（如人體），并基于大目標的檢出區域再次檢測小目標（如防護靴），有利于幫助識別和檢測出那些在大目標中容易被忽略掉的小目標，提高檢測的準確率。

3、小目標增強功能應用優勢

提高檢出率：小目標增強功能可以通過對圖像進行增強處理，使得小目標在圖像中更加明顯，從而幫助我們更加準確地識別圖像中的小目標，提高小目標的檢出率。

降低誤檢率：可以通過對圖像進行增強處理，減少背景噪聲的干擾，從而降低對小目標的錯誤檢出。

豐富識別范疇：傳統的物體檢測算法主要針對大目標的識別，對于小目標的識別效果較差，而小目標增強技術可以幫助發現和識別那些在較小的目標區域中的物體，豐富了識別范疇。

以上是AI開放平臺中小目標增強功能的應用分享，通過增加訓練集中小目標樣本的種類和數量，不僅可以提高小目標檢測的性能，還可以豐富應用場景，需要的朋友可通過AI開放平臺訓練使用，更多AI開放平臺的功能請繼續關注慧翼科技了解。