国内刊号:11-2436/TN
国际刊号:1001-5078
发布日期:
作者:张立国
单位:燕山大学电气工程学院,河北 秦皇岛 066000;
关键词:红外; 行人检测; 深度学习; YOLO
红外图像中行人的快速检测一直是计算机视觉领域的热点和难点。针对红外图像行人目标检测算法检测速度和检测精度难以平衡,算法模型体积较大,在中低性能设备中难以部署和实时运行的问题,提出了一种基于YOLO算法的轻量红外图像行人检测方法。在分析了MobileNet v3等轻量网络在YOLO v3算法上的性能和特点之后,该方法提出了引入注意力机制的轻量特征提取网络(CSPmini a)、特征融合模块和解耦检测端分类回归结构三种改进措施,在满足网络模型轻量的情况下保证了一定的检测精度。实验表明,该方法有效的实现了红外图像行人目标检测的准确性和快速性。
来源:2022年第11期
《激光与红外》期刊编辑部