基于DC GMA-YOLOv10红外和可见光融合的无人机目标检测方法

本发明提供一种基于DC GMA‑YOLOv10红外和可见光融合的无人机目标检测方法，涉及图像检测技术领域。该方法首先收集制作复杂环境下无人机目标的红外和可见光无人机图像数据集；然后构建DGM‑YOLOv10模型，并根据所述图像数据集，训练DGM‑YOLOv10模型；所述DGM‑YOLOv10模型将YOLOv10模型的特征提取网络改为两条支路，分别引入改进的群混合注意力模块DC GMA得到双模态特征提取网络；在双模态特征提取网络之间引入跨模态差分感知融合模块CMDAF；在颈部网络中引入信息增强采样模块MSFS；基于训练好的DGM‑YOLOv10模型，输入成对的可见光和红外无人机图像进行检测。本发明基于卷积神经网络模型的识别，可以提高无人机检测系统的鲁棒性和性能。