公开(公告)号：CN118982843A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411062312.5

申请日：2024-08-05

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 王国华 ,  王勋 ,  陈斯洁 ,  郑永森 ,  邓丽诗 ,  吴贤栋

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/26 ,  G06T5/50 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06T5/77 ,  G06T3/4007 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的轻量型恶劣环境下行人检测方法，该方法包括以下步骤：(1)采集复杂道路场景下的多模态数据进行预处理和标注；(2)通过DIVFusion对采集的多模态数据进行融合以得到融合数据；(3)对融合数据进行曝光校正与降噪；(4)改进YOLO‑MS检测网络；(5)利用训练出的改进YOLO‑MS检测模型完成行人检测；该方法采用可见光与红外融合的技术，设计了语义分割模块、降噪模块和轻量型的检测模块，对于恶劣环境下的行人检测有较大的提升，尤其是对于黑暗环境和如雨、雪、雾等复杂环境下的行人检测。