[发明专利]一种基于改进YOLO模型的多模态行人检测方法在审
| 申请号： | 202010639950.4 | 申请日： | 2020-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN111767882A | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 孙俊;施政;吴豪;吴小俊;方伟;陈祺东;李超;游琪;冒钟杰 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 刘秋彤;梅洪玉 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进YOLO模型的多模态行人检测方法，属于深度学习目标检测领域。该基于改进YOLO模型的多模态行人检测算法，使用KAIST数据集中一一对应的可见光图片和红外光图片样本进行训练，得到训练好的模型，通过训练好的模型检测可见光‑红外光图片对中是否包含行人目标，该基于YOLO网络的多模态行人检测算法使用并行Darknet53作为特征提取网络，分别提取可见光模态和红外光模态的多尺度特征图，而且使用了加权特征融合层和CBAM注意力机制，使可见光特征和红外光特征图片更好的融合，再将多尺度注意力加权融合特征图依次级联并送入YOLO层中进行行人检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 yolo 模型 多模态 行人 检测 方法 | ||
【主权项】：
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