一种多模态数据融合的弱光环境下行人目标识别方法

本发明公开一种多模态数据融合的弱光环境下行人目标识别方法，涉及智能车辆自动驾驶技术领域，以解决现有技术在弱光环境下目标检测效果不佳的问题。该方法包括：构建包含行人和车辆的交通场景数据库，数据库包括红外图像和可见光图像；将红外图像和可见光图像进行特征配准和时空对齐，并按比例划分为训练集、验证集和测试集；提供基于多模态数据融合的双分支目标检测网络，以训练集作为输入对双分支目标监测网络进行训练，得到适应弱光环境的DarkRGBT‑YOLO网络模型；将测试集输入至DarkRGBT‑YOLO网络模型中对目标进行检测，得到检测结果；根据检测结果对图像中的每个行人目标分析出位置风险得分和距离风险得分，将位置风险得分和距离风险得分相加得到总风险评估结果。