基于可見光-紅外特征級融合的低光照下偽裝目標智能檢測技術(shù)

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摘 要：低光照環(huán)境下的偽裝目標檢測是揭偽領(lǐng)域的難題之一，尤其隨著偽裝技術(shù)的不斷發(fā)展，目標與環(huán)境背景高度融合，若此時的光照條件較差，往往會導(dǎo)致常規(guī)單模態(tài)目標檢測算法性能退化。針對該問題，構(gòu)建了一種以目標檢測任務(wù)為引導(dǎo)的特征級融合網(wǎng)絡(luò)。首先，設(shè)計了一種殘差密集連接，實現(xiàn)多個維度信息提取和堆疊，提升目標在原始信息中的顯著程度，獲得偽裝目標融合特征；然后，將融合特征送入YOLOv7網(wǎng)絡(luò)進行偽裝目標檢測，通過損失函數(shù)優(yōu)化、空間-通道注意力機制綜合，有效提升了低光照下偽裝目標檢測效果。（剩余11825字）