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公开(公告)号：CN119810419A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411890995.3
申请日：2024-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V20/56 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于YOLOv5的自动驾驶红外图像目标检测方法，涉及目标检测技术领域，以解决红外图像特征信息少、减少系统复杂度、目标与背景混淆等问题。方法采用基于YOLOv5的方案，为了在特征信息少的红外图像中提取有效的特征信息，设计新型的多尺度多分支融合(CSP‑MSMBF)模块替换原有特征提取模块。为解决目标与背景模糊，设计对角线坐标注意力机制(DCA)，增强模型表现力。设计稀疏动态感受野卷积上采样(SDRFCU)模块，解决目标不突出以及实现更精准的特征重建。该方法适应性强，能全天候快速准确地检测目标，更适合自动驾驶汽车在各种天气情况下的目标检测任务。
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