基于渐进式多光谱图像的行人检测算法

针对现有单光谱图像的行人检测算法在全天候环境下工作效率差的问题,提出一种基于渐进式多光谱图像的行人检测算法。设计一种差分位置注意增强模块,嵌入到不同层次的双流CSP-Darknet53特征主干提取网络中,渐进式增强不同光谱之间的全局互补信息;采用跨模态互补信息融合策略对现有融合方法进行改进,利用全局特征引导多尺度特征融合,进行更鲁棒性的行人检测。实验结果表明,该算法在LLVIP数据集上mAP50值为97.2%,在FLIR数据集上获得84.6%的mAP50值,具有良好的检测性能。