一种基于深度学习的轻量型恶劣环境下行人检测方法

本发明公开一种基于深度学习的轻量型恶劣环境下行人检测方法，该方法包括以下步骤：(1)采集复杂道路场景下的多模态数据进行预处理和标注；(2)通过DIVFusion对采集的多模态数据进行融合以得到融合数据；(3)对融合数据进行曝光校正与降噪；(4)改进YOLO‑MS检测网络；(5)利用训练出的改进YOLO‑MS检测模型完成行人检测；该方法采用可见光与红外融合的技术，设计了语义分割模块、降噪模块和轻量型的检测模块，对于恶劣环境下的行人检测有较大的提升，尤其是对于黑暗环境和如雨、雪、雾等复杂环境下的行人检测。