公开(公告)号：CN119832528A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411913223.7

申请日：2024-12-24

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 秦龙 ,  罗宇栋 ,  廖培淳 ,  张鑫 ,  颜红梅

IPC: G06V20/59 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv9的夜晚交通场景显著目标检测方法，利用有经验驾驶员的视觉注意力获取夜晚交通场景的夜晚显著目标数据集，再建立改进YOLOv9的夜晚显著目标检测模型并进行训练优化，改进方法包括：在原始算法的基础上融合EMA注意力机制构建自定义RepNCSPELAN4_EMA模块并替换Backbone中的第3、5、7、9层RepNCSPELAN4模块，增加一组融合低级特征的检测模块，训练完成后进行夜晚显著目标检测。本发明的方法首次提出融合视觉注意力的夜晚交通场景的显著目标检测，相对现有全目标夜晚检测模型不仅通过融合视觉注意力特征只关注与驾驶安全相关的重要目标，还通过融合低级特征的尺度预测，在多种夜间环境中，更准确有效地检测出对驾驶环境重要的目标。