一种低能见度环境下交通目标检测方法

本发明公开了一种低能见度环境下交通目标检测方法，涉及目标检测技术领域。具体包括以下步骤：构建第一图像训练集和第二图像训练集；将第一图像训练集和第二图像训练集中的图像输入全局增强模块，通过傅里叶分支解耦全局退化特征后，通过空间分支分配区域权重，输出全局增强特征；将第一图像训练集和第二图像训练集中图像输入局部增强模块，通过可微锐化操作和视觉编码器自适应强化局部细节特征；将全局增强模块和局部增强模块针对同一图像的输出进行相加后，输入目标检测网络，并结合目标检测损失和L1损失进行联合优化，形成端到端检测模型。旨在在没有庞大的参数数量和计算资源的前提下，提升低能见度环境下目标检测的准确性和鲁棒性。