基于注意力孪生网络与多源图像融合的报废汽车有色金属目标检测方法

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于注意力孪生网络与多源图像融合的报废汽车有色金属目标检测方法。本发明基于改进的yolov8模型搭建了报废汽车有色金属目标检测模型，在模型中搭建了具有孪生网络结构的主干网络，并在主干网络中引入注意力机制，形成注意力孪生网络，同时融合了可见光及红外热成像两种通道的多源图像输入，在检测报废汽车混合物中的有色金属时，能够更准确地聚焦于具有有色金属特征的区域，对于形状不规则或与其他材料混合在一起的有色金属部件，注意力孪生网络通过学习其独特的特征模式，利于提高对目标的识别精度。本发明利于提高报废汽车有色金属破碎物回收的准确率和效率。