摘要
本申请涉及一种低光照条件下的安全帽检测方法和系统。所述方法包括:基于结合可变形卷积、MSR和MSRCR的图像增强框架,获取光学图像对应的光学增强图像;将光学增强图像和红外图像进行特征融合,获取融合特征图,基于融合特征图进行目标检测,获取安全帽的检测结果。通过将红外图像和光学图像进行融合,可以弥补光学图像在低光照环境下的不足,从而提高了安全帽检测的准确性和鲁棒性;同时,采用结合可变形卷积、MSR和MSRCR的图像增强框架对光照图像进行图像增强,能够在保持图像整体亮度和色彩的同时突出局部细节和对比度,这对于区分不同颜色的安全帽,以及在复杂背景下保持视觉真实感非常重要,确保了检测系统对颜色敏感的环境具有更高的适应性。
技术关键词
融合特征
安全帽检测方法
低光照条件
可变形卷积神经网络
系统对颜色
特征金字塔网络
视觉真实感
图像增强模块
图像获取模块
反射特征
框架
计算机程序产品
处理器
计算机设备
场景
算法