一种基于互补时空注意力机制的水面漂浮物检测方法

一种基于互补时空注意力机制的水面漂浮物检测方法，包括以下步骤：S1将固定机位拍摄的RGB帧进行光流计算，生成光流帧；S2将RGB帧与光流帧，逐帧送入两个参数共享的基于卷积神经网络构建的特征提取模块，提取空间特征信息；S3，将提取到的RGB、光流模态各层特征分别送入跨模态特征融合模块，生成融合特征，将融合特征送入特征金字塔，输出融合多尺度信息的特征；S4，将得到层级较低的特征送入短程全局Transformer模块，逐层提取含有高级语义信息的全局特征，与光流模态最后一层特征一起，经上采样后，送入处理相对层级较低的的长程局部Transformer模块，输出兼顾全局与局部建模的特征映射，送入全连接层后，输出水上漂浮物目标框所需的框系数和分类。本申请能够对视频画面中的水面漂浮物进行更加高效的检测。