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申请/专利权人：西安科技大学;聚合通信集团有限公司

摘要：本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种基于特征增强与DS理论的多光谱人员检测方法，方法包括：构建改进的多光谱人员检测模型，输入一对可见光图像和红外图像，得到特征增强后的可见光图像和红外图像；根据特征增强后的图像得到融合感兴趣区域以及感兴趣区域特征对，通过狄利克雷分布函数模块，得到每个分支输出的融合感兴趣区域属于每个分类的概率值及不确定性的概率值；通过D‑S证据理论算法模块，得到融合感兴趣区域属于每个分类的最终概率值及不确定性的最终概率值，进而确定融合感兴趣区域的人员检测结果。本发明能够提升多种模态的特征表示的准确性和融合效果，减少模态损坏带来的影响，提高检测结果的可靠性和鲁棒性。

主权项：1.一种基于特征增强与DS理论的多光谱人员检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建改进的多光谱人员检测模型：构建多光谱人员检测模型，所述多光谱人员检测模型包括可见光分支、红外分支和伪模态分支，在所述可见光分支的特征提取层和所述红外分支的特征提取层之间嵌入多尺度跨模态同质特征增强网络模块，在可见光分支、红外分支和伪模态分支之后分别插入狄利克雷分布函数模块，在狄利克雷分布函数模块之后加入D-S证据理论算法模块，构建改进的多光谱人员检测模型；S2、将一对可见光图像和红外图像分别输入所述改进的多光谱人员检测模型的可见光分支和红外分支，经过不同尺度的特征提取层进行特征增强，得到特征增强后的可见光图像和特征增强后的红外图像；S3、通过区域建议网络分别预测所述特征增强后的可见光图像和特征增强后的红外图像的感兴趣区域，得到融合感兴趣区域ROISoi，通过感兴趣区域池化法提取每个所述融合感兴趣区域ROISoi对应的感兴趣区域特征对ROIi；S4、将所述感兴趣区域特征对ROIi分别输入可见光分支、红外分支和伪模态分支的狄利克雷分布函数模块，得到每个分支的狄利克雷分布函数模块输出的所述融合感兴趣区域属于每个分类的概率值及不确定性的概率值；其中，分类包括行人和非行人；S5、将每个分支的狄利克雷分布函数模块输出的所述融合感兴趣区域属于每个分类的概率值及不确定性的概率值，输入所述D-S证据理论算法模块，进行多分支融合，得到所述融合感兴趣区域属于每个分类的最终概率值及不确定性的最终概率值，根据所述融合感兴趣区域属于每个分类的最终概率值及不确定性的最终概率值确定对于所述融合感兴趣区域的人员检测结果。

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