一种计算机视觉中红外与可见光图像融合目标检测方法

本发明公开一种计算机视觉中红外与可见光图像融合目标检测方法，涉及计算机视觉目标检测技术领域。该方法包括构建融合图像数据集，收集多环境图像，经预处理、融合、标注而成；设计深度学习目标检测模型，以YOLOv5为基础改进网络结构，引入注意力机制，采用SIOU损失函数；模型训练与优化，划分数据集，经预训练、微调训练，使用Adam优化器，配合验证与优化；目标检测与结果评估，输入图像得检测结果，用精确率、召回率等评估；模型部署与应用，优化转换后部署到目标设备进行实时检测；本发明融合图像优势互补，提升目标检测准确性与鲁棒性，改进小目标检测能力，优化模型性能，实现高效实时检测，助力计算机视觉相关领域工作。