激光与红外

作者：王凯

单位：烟台大学 物理与电子信息学院,山东 烟台 264005；

关键词：红外与可见光;YOLOv7;特征融合;目标检测

基金：山东省自然科学基金项目(ZR2019LZH016)资助。

针对常规单模态目标检测算法不适用于复杂场景的局限性,本文提出了一种基于YOLOv7的红外和可见光融合目标检测算法。首先,为提取输入的两种模态图像的特征信息,构建了双分支主干网络;其次,为将两种不同模态的特征最优化融合,设计了双模态特征融合模块,以实现有效信息互补;最后,设计了一种新型特征提取融合网络,提取多尺度特征层信息并充分融合,增强层间信息流动,提升多尺度检测能力。实验结果表明,本文改进算法在红外和可见光模态场景下的检测效果均优于原算法,有效提升了复杂场景下的检测性能。

来源：2025年第5期

《激光与红外》期刊编辑部

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