公开(公告)号：CN116883676A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310434545.2

申请日：2023-04-21

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林慧谷人工智能产业技术研究院

Inventor： 罗笑南 ,  罗绪泽

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级目标检测器的昏暗目标检测方法，用来提高昏暗环境下目标检测系统的性能。首先，采用Gaussianprocess和Moblienet模型来对图片进行数据增强。使用改进的EfficientDet算法来进行目标检测，舍弃了EfficientDet原本使用的基于固定Anchor的方法，而采用Anchor‑Free方法来进行特征框的选择。为了进一步提高算法的性能，对骨干网络EfficientNet进行了调整，采用动态simota来匹配样本数，以提高模型的收敛速度。由于Centernet模型每次训练的监督信息较少，训练代数会增多，为了提高模型的收敛速度，增加了更多的监督信息来训练模型。最后，沿用了Yolov3上的Mosaic数据增强方法，使检测器能够更好的检测昏暗环境下的目标。通过这些关键技术的应用设计出昏暗环境下的目标检测系统，提高了算法的准确率和稳定性。