激光与红外

作者：李涵钰

单位：南京大学 电子科学与工程学院,江苏 南京 210000；

关键词：双波融合;红外人脸检测;深度学习

基金：国家科技部重点研发计划项目(No.2022YFB3606600)；中央高校基本科研业务费专项资金项目(No.2024300443)资助。

为了提高红外热像仪人脸检测准确度,本文提出了一种基于双波段图像融合的人脸检测方法,该方法将可将光(RGB)图像和红外(IR)图像经线性融合后,通过Yolo FastestV2轻量级卷积神经网络进行人脸检测。相较于传统的红外测温系统中需要分别对红外和可见光图像分别进行人脸检测,本文提出的双波段人脸检测方法仅需要进行一次检测即可同时获得IR图像和RGB图像中的人脸位置,并减少了传统方法在坐标映射阶段由于距离变化而引入的映射误差。为了完成对双波段融合图像的训练和测试,设计了包含可见光和红外的双波段图像数据集,数据集采用双波段相机进展拍摄,该摄像机由可见光传感器和红外探测器组成,可同时采集RGB图像和IR图像。实验结果表明,利用双波段融合的方法能够正确检出测试集中9435人脸图像,最高检测帧率可达317 FPS。

来源：2025年第3期

《激光与红外》期刊编辑部

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