近日，计算机科学与技术学院邓鹤教授的研究成果BEmST: Multi-frame Infrared Small-dim Target Detection using Probabilistic Estimation of Sequential Backgrounds在遥感领域国际知名期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（TGRS）上发表，邓鹤教授为文章第一作者，硕士生张永雷为第二作者。

TGRS是由电气和电子工程师协会（Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE）地球科学与遥感学会（Geoscience andRemote Sensing Society,GRSS）出版的旗舰期刊。该期刊专注于发表高质量的原创研究论文，涵盖地球科学、遥感以及相关领域的最新进展，为中科院SCI一区、CCF-B类期刊，影响因子8.2。

红外小目标图像中的目标小、强度弱，没有大小、形状及纹理等特征，且目标、背景和噪声混叠，很难直接检测，因而漏检率和虚警率都很高。考虑到有监督背景估计策略的局限性，以及因传感器运动导致无监督背景估计性能衰减等，文章研究了一种面向成像传感器运动的红外小目标检测方法（即BEmST）。

首先，使用变分自编码器无监督估计小目标红外序列图像背景；其次，采用稳定主成分追踪恢复丢失的细节，并通过交替方向乘子法将细节恢复问题转化为最优化任务；然后，采用背景差分策略凸显小目标、消除强杂波干扰；最后，采用密集跳跃连接网络检测小目标。与此同时，采用Focal loss和Dice loss作为联合损失函数，解决样本量不平衡问题。与现有SOTA方法相比，BEmST具有更好的检测性能，例如更高的检测率、更低的误检率，更大的ROC曲线面积等。