摘要
本发明公开了一种道路目标检测方法、电子设备及存储介质,属于目标检测的技术领域;其中的道路目标检测方法包括:获取多模态图像数据集并进行预处理,构建双流特征提取主干网络,分别对可见光图像和红外图像进行特征提取;设计自适应特征对齐融合模块,通过特征级联和交叉注意力机制实现不同模态特征的动态融合,自适应调整不同模态的权重;设计三分支动态参数增强模块,集成去雾和低光照增强功能,通过轻量级参数估计网络对场景质量进行优化;采用两阶段训练策略,第一阶段通过预训练建立基本特征提取能力,第二阶段聚焦优化场景退化问题。本发明能够提高特征互补性,能够有效解决恶劣天气条件下的道路目标检测问题。
技术关键词
多模态图像数据
可见光图像
优化场景
交叉注意力机制
统计特征
特征提取网络
模块
分支
Sigmoid函数
动态
模态特征
大气散射模型
通道
空间结构信息
多尺度特征提取
恶劣天气条件
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模型构建方法
纳米孔
二代测序数据
信号特征
电流
判别方法
可见光图像
多尺度注意力机制
双光谱摄像机
特征金字塔网络
全景摄影技术
可见光图像
YOLO算法
热成像
神经网络模型
监督式机器学习
自定义协议
算法模型
日志
网络资产管理