公开(公告)号：CN117911710A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202311750746.X

申请日：2023-12-19

Applicant: 北京交通大学 ,  中移雄安信息通信科技有限公司

Inventor： 金一 ,  田卉 ,  王元喆 ,  曾宇乔 ,  李浥东 ,  苏楦雯

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/771 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明提供一种多光谱目标检测模型训练方法、目标检测方法及系统，属于基于深度学习的目标检测技术领域。本发明面对恶劣天气等目标可视性差等问题时，在轮廓增强模块实现数据增强的效果，显著提升目标检测的准确性和鲁棒性。加入轻量化融合聚焦模块，将特征细分为高频和低频特征，在保证模型较低计算量的同时，更好地从可见光和红外模态中提取细节信息，将不同空间位置目标的关键信息聚焦到可见光‑红外模态上，利用Transformer的自注意机制对可见光‑红外特征的互补信息进行适当融合。对比度桥模块，利用对比度学习的思想来指导模型提高其在VIS‑IR场景中感知模态不变特征的能力，弥合可见光和红外模态之间的差距，使其适应真实的复杂的可见‑红外场景。