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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了基于图像增强和多尺度学习的复杂光线下的行人检测方法。该方法首先使用LENet作为数据增强的部分，对原始图片进行曝光处理，在提升亮度的同时更好地保留图像质量和细节，增加数据集的多样性，增强模型的鲁棒性和泛化能力。然后针对行人检测的复杂性，构建了一个yolov7网络模型，并对其颈部进行了优化，通过增加SFR注意力机制进行结构调整，实现多尺度信息的利用，让网络能够更好地理解不同尺度下的特征，提高网络对小物体的检测能力。通过将不同层次的特征进行紧密的融合，提高了网络对复杂语义的理解能力。可以大幅度提升复杂光线下行人的识别准确率。
主权项：1.基于图像增强和多尺度学习的复杂光线下的行人检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤1、收集不同光照条件下的道路图像，作为训练样本，标准图像中的行人信息作为训练标签；步骤2、构建LENet图像增强网络，对步骤1得到的训练样本进行提亮，输出模拟的过曝图像，与步骤1中的训练样本一同放入训练集中；步骤3、构建一个yolov7网络，在低维特征图和cat模块之间添加SFR注意力机制；所述SFR注意力机制在SE注意机制的平均池化之前添加了一个金字塔池化；步骤4、使用步骤2得到的训练集数据对步骤3中构建的网络进行训练；最后将道路图像输入训练后的网络中，识别图像中的行人位置。
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百度查询： 杭州电子科技大学 基于图像增强和多尺度学习的复杂光线下的行人检测方法
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