面向暗光场景的目标偏振/可见光融合检测方法

为解决偏振暗光场景下常见目标识别结果准确性不高的问题,提出了基于卷积神经网络的偏振度图像与可见光图像融合算法,设计了新的损失函数以形成无监督学习过程,引入拉普拉斯算子提高融合图像的质量,最终将被测目标的偏振信息与可见光信息有效结合;提出了基于改进的YOLOv5算法对融合后的目标进行目标检测,在网络框架中加入CA注意力机制,将通道注意力机制与空间注意力机制相结合;在自制的数据集上对提出的网络进行训练测试,结果表明,融合图像在主客观上都达到了较好的视觉效果,将改进的YOLOv5算法相比最优的YOLOv5s模型,精确率和召回率分别达到了89.3%和82.5%,均值平均精度分别提高了2.6%和1.8%。