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摘要：本发明公开了一种用于视觉障碍者导航辅助的障碍物检测方法和可读介质，属于目标检测技术领域，方法将待检测障碍物图像输入到障碍物检测网络中进行回归和分类任务；障碍物检测网络中的特征加权模块在主干网络之后对提取的特征进行加权，自适应瓶颈模块集成在KAN‑PAFPN中，实现了特征的有效融合与优化，从而提升了模型在复杂背景中的鲁棒性，特别是对于遮挡和小目标的检测。增强特征注意力头负责最后的目标分类与回归任务。通过引入卷积块注意力模块CBAM和转置卷积模块，增强了模型在目标位置回归和类别判断方面的准确性。可读介质存储计算机指令，计算机指令被执行时使计算机执行上述用于视觉障碍者导航辅助的障碍物检测方法的步骤。
主权项：1.一种用于视觉障碍者导航辅助的障碍物检测方法，包括获取待检测障碍物图像；将待检测障碍物图像输入到障碍物检测网络中，进行回归和分类任务；获得分类任务的预测和回归任务的预测；根据所述分类任务的预测和所述回归任务的预测，获得障碍物检测结果；其特征在于：在障碍物检测网络中，首先，经过CSPDarknet-53主干网络对输入的待检测障碍物图像进行多尺度的特征提取；然后，经过特征加权模块对CSPDarknet-53主干网络提取出的特征进行加权；接着，进入KAN-PAFPN进行特征融合处理，其中KAN-PAFPN配置有自适应瓶颈模块，自适应瓶颈模块被集成在KAN-PAFPN的特征融合路径中，在自适应瓶颈模块中经过多尺度卷积、可学习归一化层和可学习激活函数层处理后，输出增强后的多尺度特征，最后，所得到的特征经过增强特征注意力头，进行回归和分类任务。
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百度查询： 长春大学 用于视觉障碍者导航辅助的障碍物检测方法和可读介质
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