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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明公开一种基于深度学习的轻量型恶劣环境下行人检测方法，该方法包括以下步骤：1采集复杂道路场景下的多模态数据进行预处理和标注；2通过DIVFusion对采集的多模态数据进行融合以得到融合数据；3对融合数据进行曝光校正与降噪；4改进YOLO‑MS检测网络；5利用训练出的改进YOLO‑MS检测模型完成行人检测；该方法采用可见光与红外融合的技术，设计了语义分割模块、降噪模块和轻量型的检测模块，对于恶劣环境下的行人检测有较大的提升，尤其是对于黑暗环境和如雨、雪、雾等复杂环境下的行人检测。
主权项：1.一种基于深度学习的轻量型恶劣环境下行人检测方法，其特征在于通过DIVFusionDarkness-freeInfraredandVisibleImageFusion融合算法将采集的复杂道路场景下的多模态数据进行融合，并用改进的MSECLearningMulti-ScalePhotoExposureCorrection去除数据中的过度曝光部分，然后通过改进的YOLO-MS实现多模态行人位置检测，包括如下步骤：1采集复杂道路场景下的多模态数据进行预处理和标注：将所有视频图像通过双线性插值算法缩放为608×608像素2，采用LabelImg进行行人目标标注；2通过DIVFusion对采集的多模态数据进行融合以得到融合数据：使用DIVFusion融合算法将在复杂道路场景下采集到的多张可见光图像与红外图像进行1:1的DIVFusion融合，减少数据冗余；3对融合数据进行曝光校正与降噪；4改进YOLO-MS检测网络；5利用训练出的改进YOLO-MS检测模型完成行人检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 一种基于深度学习的轻量型恶劣环境下行人检测方法
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