摘要
本申请实施例公开了一种基于多光谱的物体检测方法及相关设备,通过获取可见光图像和红外图像,对可见光图像和红外图像进行特征提取,并对提取后的特征图进行模态融合和多尺度融合,获得不同尺度下的特征加强图;对不同尺度下的特征加强图进行分类和回归获得待检测图像数据集的检测结果。红外图像在夜间及恶劣天气条件下成像穿透性强,适用于夜间及恶劣天气条件下目标检测与监控,通过融合红外图像和可见光图像的信息,可以实现夜间及恶劣天气条件下任意目标的全天候检测和定位,通过融合多尺度的信息,可以提高不同场景、光照变化和尺度变化下目标检测算法的适应性,从而提高目标检测的准确性,从而提高自动驾驶系统做出正确判断的能力。
技术关键词
物体检测方法
可见光图像
多光谱
注意力
恶劣天气条件
特征提取模块
物体检测设备
数据获取模块
物体检测系统
自动驾驶系统
处理器
可读存储介质
检测头
多尺度
分支
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卷积模型
注意力机制
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