很多场景中，对于一些小目标的处理和识别，传统的图像识别算法往往存在一定的局限性，为用户解决了小目标容易漏识别和误识别的问题，海康威视AI开放平台推出了小目标增强功能，下面来看看AI开放平台中的小目标增强功能是如何应用的吧！

1、小目标特点

小目标通常是指远景小目标场景下，图像中的目标尺寸相对较小，因而容易被忽略或者误识别的目标。比如：加油站加、泄油区人员手中的香烟、电话；工厂里工作人员穿着工作服上的徽标等等。

2、小目标增强功能

小目标增强功能是一种基于深度学习的图像增强技术，该功能优先对小目标附近局部区域进行抠图，其目的在于减少全景图像信息对小目标检出的干扰，防止误识别；其次，会对抠图区域运用上降采样技术，对目标特征进行放大，使得小目标更加明显，进行提高小目标的检出率，提升整个系统的性能。

在实际场景应用中，比如防护靴检测场景，通过小目标增强功能， 可以先检测大目标（如人体），并基于大目标的检出区域再次检测小目标（如防护靴），有利于帮助识别和检测出那些在大目标中容易被忽略掉的小目标，提高检测的准确率。

3、小目标增强功能应用优势

提高检出率：小目标增强功能可以通过对图像进行增强处理，使得小目标在图像中更加明显，从而帮助我们更加准确地识别图像中的小目标，提高小目标的检出率。

降低误检率：可以通过对图像进行增强处理，减少背景噪声的干扰，从而降低对小目标的错误检出。

丰富识别范畴：传统的物体检测算法主要针对大目标的识别，对于小目标的识别效果较差，而小目标增强技术可以帮助发现和识别那些在较小的目标区域中的物体，丰富了识别范畴。

以上是AI开放平台中小目标增强功能的应用分享，通过增加训练集中小目标样本的种类和数量，不仅可以提高小目标检测的性能，还可以丰富应用场景，需要的朋友可通过AI开放平台训练使用，更多AI开放平台的功能请继续关注慧翼科技了解。