一种基于多核特征融合卷积神经网络的行人图像增强方法、装置和介质

本发明提供了一种基于多核特征融合卷积神经网络的行人图像增强方法、装置和介质，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：采集在恶劣天气条件和遮挡条件下拍摄的行人图像作为原始图像数据集，并对原始图像数据集进行标记，作为训练数据集；建立基于多核特征融合卷积神经网络的行人图像增强模型；通过训练集训练行人图像增强模型，将所述训练数据集输入到所述神经网络模型中，采用监督学习的方式训练该网络，直至满足训练终止条件；将训练好的行人图像增强模型部署到目标检测网络的前端，增强目标检测网络的输入图像。本发明提高了行人成像的清晰度和识别准确性，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。