基于雷视融合YOLOv5变电站行人检测

针对变电站安全监控场景下的行人识别,纯视觉传感器目标检测极易受到光照条件和物体遮挡的影响,存在误检和精度不高等问题,主流雷达视觉融合目标检测网络存在实时性差、精度低的问题,提出了一种以YOLOv5作为主干网络的多尺度雷视融合目标检测算法,实验结果显示该算法在平均精度均值(mean Average Precision,mAP)0.5:0.95和帧率(Frames Per Second,FPS)上均显著优于其他主流目标检测算法。在YOLOv5结构上,额外增添了一条毫米波雷达点云多尺度特征融合分支。雷达点云RGB图像首先通过通道压缩(Channel Block Squeeze,CBS)、跨阶局部网络(Cross Stage Partial Network,CSP)模块提取特征之后,继续通过卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)和最大池化层对雷达点云信息进行不同层次的特征提取,使用空间注意力融合模块的改进对雷达点云特征和视觉特征进行3次多尺度特征融合。实验分析表明,所提算法mAP0.5:0.95比原始YOLOv5网络有显著提升,FPS也远优于目前主流雷视融合算法。