摘要
本发明提供一种基于注意力机制的自适应多光谱行人检测方法,属于智能驾驶技术领域。通过自适应多光谱行人检测模型利用第一双流主干网络提取可见光初步特征和红外初步特征;基于可见光初步特征和红外初步特征获得检测难度系数,并判断当前检测场景;简单场景下利用可见光初步特征和红外初步特征获得行人检测结果;困难场景下,通过第二双流主干网络提取可见光二次特征和红外二次特征,并融合可见光二次特征、红外二次特征、可见光初步特征以及红外初步特征,获得融合可见光特征和融合红外特征用于预测行人检测结果。通过融合两种图像的特征,提升行人检测的精度;基于检测场景区分,均衡检测速度和检测精度,提升行人检测的整体性能。
技术关键词
行人检测方法
二次特征
多光谱
注意力机制
行人检测模型
可见光图像
场景
阶段
智能驾驶技术
网络
接收可见光
全局平均池化
检测头
检测行人
融合特征
精度
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行人属性识别
行人检测系统
拥挤场景
行人检测模型
注意力
双分支网络
语义分割方法
嵌套
金字塔池化模块
Adam算法
人脸识别模型
注意力机制
监督系统
Softmax函数
人脸识别模块
动作定位方法
视觉特征
特征提取模块
视频
语义特征