基于特征对齐与区域图像质量引导融合的可见光-红外装甲车辆检测方法

摘要：

提出了一种基于特征对齐与区域图像质量引导融合的可见光-红外装甲车辆(VTAV)检测方法.该方法将当前先进的单阶段无锚框检测方法YOLOv8拓展为双流目标检测框架,在双流特征提取网络中嵌入特征对齐模块,解决图像对未对齐导致的位置偏移问题.为充分发挥可见光图像和红外图像的互补性,设计了一种图像质量引导融合策略.该策略对可见图像和红外图像的区域图像质量进行评估,并使用特征质量矩阵引导可见光特征和红外特征的融合.最后,在VTAV图像数据集上的实验结果表明,与仅使用可见光图像的检测方法相比,本文方法的mAP(平均精度)和mAP50(50％交并比下的平均精度)分别提升了 1.9％和3.5％.与使用特征相加和特征拼接融合方式的检测方法相比,本文方法的mAP分别提升了 1.1％和1％.本文方法能够有效克服复杂地面环境下的多种干扰,能够提升对装甲车辆的检测精度和成功率.

关键词：图像处理、可见光图像、红外图像、装甲车辆、目标检测

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：装备综合研究项目

在线出版日期：2024-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：179-190