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。
引用本文（GB/T 7714）
张杰 Zhang Jie, 常天庆 Chang Tianqing, 郭理彬 Guo Libin, 等. 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[J]. Acta Optica Sinica, 2024.
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