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本发明属于图像处理和深度学习技术领域，具体涉及一种应用于车联网的多光谱行人检测方法。针对智能交通系统全天候监测的需求，为了弥补传统可见光单模态图像对光照环境依赖性强的缺点，本发明提出采用可见光‑红外双模态图像实现行人目标检测，构建了稳定、快速、精准的多光谱行人检测模型。本发明基于VGG‑16双流特征提取网络，分别捕获两模态特征，构建了基于差分注意力增强和频域融合的跨模态特征融合模块，充分融合跨模态特征，将融合特征组送入基于SSD的检测头中，进而输出行人目标位置信息。本发明创新地提出了有效增强两模
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117710899A
(43)申请公布日2024.03.15
(21)申请号202410035226.9
(22)申请日2024.01.10
(71)申请人南开大学
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