一种基于ARIH-Net算法的红外多目标探测方法

本发明公开了一种基于ARIH‑Net算法的红外多目标探测方法，涉及红外多目标检测技术领域。包括：S1数据获取步骤：获取开源的FLIR_ADAS_V2红外数据集，作为初始数据集；S2数据预处理步骤：清洗初始数据集并构造，得到预处理后的数据；S3模型训练步骤：构建ARIH‑Net模型，将预处理后的数据传输到ARIH‑Net模型中进行训练，得到车载红外多目标检测模型；S4检测步骤：将待检测的红外图像传入车载红外多目标检测模型中进行检测，得到检测结果。本发明解决了现有技术在检测红外小目标精度低，漏检，错检等问题，同时减少在车载红外传感器中部署算法的算力开销，达到算法精度和轻量化的权衡。