激光与红外

作者：沈恒

单位：南京邮电大学,江苏 南京 210009；

关键词：红外行人检测;深度学习;行人伪影检测;YOLO

由于镜面回波效应,红外图像采集过程中行人不可避免出现反射倒影(本文简称”伪影”)区域,此时对后续行人检测会造成一定程度影响,对上述情况,本文提出一种基于轻量YOLO(You Only Look Once)的双阶段网络检测框架,先检测”行人-伪影”联合区域再精准定位伪影位置。首先,针对YOLOv5s轻量检测算法进行改进,使用LSM(Light Sample Module)双分支结构替换原下采样部分,并嵌入注意力机制来提高模型的特征整合能力,实现红外图像的背景过滤和联合区域提取。其次,对联合区域进行无失真矩形填充保持原始特征,设计轻量级行人伪影定位网络LS YOLO(Light Structur YOLO)检测联合区域获得最终的伪影位置坐标。实验结果表明,本文算法能够满足实时检测要求,在数据集中,相比其他算法获得更好的检测效果,行人伪影的检测正确率达到9545%。

来源：2023年第9期

《激光与红外》期刊编辑部

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