【摘 要】
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目标检测是近年来计算机视觉领域中发展最迅速、应用最广泛的技术之一,其任务是在一幅图像或一段视频序列中检测目标并分类。当前,基于可见光图像的目标检测方法已经在MS COCO、PASCAL VOC等数据集上取得了很好的检测效果。然而,可见光图像在微光甚至无光条件下十分容易导致目标丢失,这在行人检测、安防等场景下会造成严重的后果。红外图像的成像只与目标的热辐射高低有关,因此可以较好的解决这一问题。然而,
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目标检测是近年来计算机视觉领域中发展最迅速、应用最广泛的技术之一,其任务是在一幅图像或一段视频序列中检测目标并分类。当前,基于可见光图像的目标检测方法已经在MS COCO、PASCAL VOC等数据集上取得了很好的检测效果。然而,可见光图像在微光甚至无光条件下十分容易导致目标丢失,这在行人检测、安防等场景下会造成严重的后果。红外图像的成像只与目标的热辐射高低有关,因此可以较好的解决这一问题。然而,由于红外图像数据集少、红外图像特征少,目前基于红外图像的目标检测模型检测效果都不甚理想。因此,本文主要研究基于红外图像的目标检测算法。目前大多数针对红外图像进行检测的算法都没有充分挖掘红外图像本身的信息。区别于可见光图像高分辨率、细节特征丰富的特点,红外图像本身颜色、纹理等可判别性特征缺少,因此其轮廓和边缘信息对于检测就显得格外重要。本文为了充分利用红外图像中的边缘特征设计了一个边缘注意力模块,促使网络关注图像中的边缘特征。同时,为了更有效利用不同尺度特征图中的互补性信息,本文设计了一个多尺度自适应特征融合模块。实验表明,使用边缘注意力与特征融合的方法较其基准Faster R-CNN算法在FLIR ADAS数据集上的mAP指标提升了1.3%,其中Bicycle的AP提升了3.2%。这验证了基于边缘注意力的红外目标检测算法的有效性和可行性。更进一步,考虑到可见光图像可以弥补红外图像本身纹理、颜色等特征缺乏的缺点,而当前由可见光与红外图像对构成的数据集还很少,本文提出了一种基于伪多光谱融合的红外目标检测算法。首先对CycleGAN进行改进,提出了边缘相似性判别器以及局部相似性损失函数实现红外图像到可见光图像的转换,生成了与红外图像匹配的伪可见光图像。同时,设计了一种基于贝叶斯融合的多光谱融合模型,将伪可见光与红外模型得到的检测结果进行融合。实验表明,基于伪多光谱融合的红外目标检测算法较其baseline在数据集FLIR ADAS上的mAP指标提升了3.77%,且相比当前最新方法有了较大提升。实验结果表明本文提出的基于伪多光谱融合的红外目标检测算法在检测精度上达到了目前的先进水平。
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