基于雙分支頭部解耦和注意力機制的災(zāi)害環(huán)境人體檢測

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摘 要：災(zāi)害環(huán)境中，利用計算機視覺可以有效協(xié)助消防員進(jìn)行救援，縮短搜救時間。針對受災(zāi)人體目標(biāo)受多尺度、部分遮擋以及環(huán)境干擾導(dǎo)致傳統(tǒng)算法難以準(zhǔn)確檢測的問題，提出一種基于雙分支頭部解耦和注意力模型的災(zāi)害環(huán)境人體檢測網(wǎng)絡(luò)。首先，為解決災(zāi)害環(huán)境下小尺度人體目標(biāo)造成的漏檢問題，在YOLOv5框架下，構(gòu)造淺層檢測層以增強網(wǎng)絡(luò)對小目標(biāo)識別能力；其次，針對災(zāi)害環(huán)境中人體目標(biāo)易淹沒在復(fù)雜背景中進(jìn)而導(dǎo)致目標(biāo)特征無法有效表達(dá)的問題，通過融合輕量化注意力模塊以增強人體目標(biāo)的顯著度，并在特征的原始輸入和輸出節(jié)點間添加連接以提高網(wǎng)絡(luò)多尺度特征融合能力；最后，為了減少人體檢測網(wǎng)絡(luò)中分類和回歸任務(wù)的差異性對檢測性能造成的影響，構(gòu)建雙分支頭部解耦檢測器分別用于人體目標(biāo)的識別和定位。（剩余15704字）