一、成果背景
西藏高原边防环境极度复杂，执勤巡逻面临三大严峻挑战。一是地形杂乱交织，非法越界人员常主动伪装，传统技术易受背景干扰产生误漏判；二是恶劣天气频发破坏设备成像，导致动态目标运动特征失真，难以实现稳定跟踪；三是光照条件呈现极端变化，单模态设备极易陷入视觉盲区。为满足高原环境下安防需求，亟需研发适应复杂背景、恶劣天气和全天候巡逻的智能检测识别技术及系统。
二、成果简介
聚焦西藏高原边防执勤巡逻环境下的多模态异常目标检测与识别难题，团队深入挖掘多模态视觉与遥感数据的物理属性，构建了智能化异常目标检测体系。（1）在目标特征提取方面，构建了语义相似性估计与伪标签生成双向交互融合表征机制。通过分析伪装目标与背景的光谱及纹理语义差异，利用双向交互精准筛选判别样本，有效剥离杂乱背景干扰，实现对伪装目标的高效提取。（2）设计了跨尺度空谱协同增强模型。利用多尺度解耦卷积与无参三维注意力机制，紧扣目标空间位置、运动轨迹与光谱特征三大维度，在强化目标权重的同时抑制风沙等环境噪声，解决了恶劣天气下动态目标跟踪不稳的痛点。（3）提出了跨模态不对称适配与表示差异桥接方法。依托可见光与红外的多模态联合学习，消除极端光照造成的模态差异，构建了统一的目标特征表征空间，弥补了全天候巡逻的光照盲区。
图1 成果说明示意图
该成果已落地应用于西藏边防部队。截至目前，系统累计处理包含复杂背景与极端天气的监控图像达100余万景。相较于传统方法，复杂环境下的目标检测精度大幅提升12.6%，有效降低了漏检率与误检率，为边防官兵高效执勤提供了精准、稳定的关键技术支撑。
三、技术亮点
项目立足视觉数据的物理属性，突破三大技术：一是构建语义相似性估计与伪标签双向交互机制，剖析光谱差异精准提取伪装目标；二是设计跨尺度空谱协同增强模型，利用解耦卷积与三维注意力聚焦空间与光谱维度，克服动态特征失真；三是提出跨模态不对称适配与表示差异桥接方法，联合多模态数据建立统一表征空间，消除极端光照影响。
四、市场前景
该成果面向边防管控、低空安防、要地巡逻、智慧园区及复杂环境应急监测等场景，具备全天候、多模态、强鲁棒检测能力，可有效提升异常目标发现与处置效率，市场需求明确，推广应用前景广阔。
五、核心知识产权
一种伪装目标检测方法、系统及计算机可读存储介质，发明专利（CN120726279A）。
六、技术成熟度
○概念验证 ○原理样机 ●工程样机 ○中试 ○产业化
七、意向合作方式
●联合研发 ○技术入股 ○转让 ●授权（许可） ○面议
成果转移转化中心联系人：张老师 联系电话：029-88166098 电子邮箱：zhangyi@xupt.edu.cn
