基于光照感知的多光谱融合行人检测方法

多光谱行人检测在智能安防、自动驾驶等领域得到广泛应用。在光照较弱或存在遮挡的情况下,行人检测的准确性和鲁棒性仍然面临挑战。为解决这个问题,提出一种新的光照感知跨光谱融合行人检测网络。该网络利用交叉注意力和光照感知机制来充分利用多光谱特异性特征,以提高行人检测的鲁棒性和准确性。为增强两光谱之间特征表达,引入交叉注意力模块。此外提出一个光照感知子网络,它能够根据可见光和红外光谱的光照强度变化自适应地选择有效的光谱特征信息,从而提高检测系统的鲁棒性。在两个主流的多光谱行人数据集上进行了实验。实验结果显示,新方法在检测精度和检测速度方面都优于现有方法,所得成果对于提高行人检测模型的鲁棒性和泛用性具有重要意义,并在实际应用中具有广泛的潜力。