基于双向交替融合策略的可见光-热红外显著目标检测方法技术

本发明专利技术公开一种基于双向交替融合策略的可见光‑热红外显著目标检测方法，充分的挖掘两个模态的信息提高显著目标检测的性能。通过特征擦除模块将另一个模态与本模态共有的信息进行擦除使网络能够学习模态本身特有的特征信息；通过全局上下文增强模块将可见光模态特征、热红外模态特征和擦除模块生成的特异性特征通过多头注意力进行初步的融合得到丰富的全局上下文信息再引入可变形卷积得到显著目标的自适应位置信息，使得网络能够更好的完成检测通过双向交替解码器中的多模态交互模块将一个模态高层的融合特征交替与另一个模态低层特征进行融合，使网络能够学习到丰富的语义信息和细节信息。本发明专利技术在现有的可见光‑热红外显著目标检测数据集上取得了最好的效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机图像处理技术，具体涉及一种基于双向交替融合策略的可见光-热红外显著目标检测方法。

技术介绍

1、可见光-热红外显著目标检测旨在模拟人类视觉机制，从可见光图像和热红外图像中提取两个模态共有的显著目标。对于视觉研究任务来说，它涉及目标检测、图像分割、特征提取等技术。在实际生活中可见光-热红外显著目标检测具有广泛的应用场景，涵盖了安防监控、智能交通等多个领域，对于提高系统的性能和可靠性具有重要意义。

2、早期的研究人员提出了针对可见光显著目标检测的有效解决方案。但是在弱光场景中，仅依赖于可见光图像的显著目标检测方法性能明显下降。热红外图像成像技术通过检测物体的热辐射来定位目标的位置，使得它在在夜间、低光、烟雾等环境下具有很好的适应性，能够获取到人类眼睛无法看到的信息，研究人员通过利用可见光图像和热红外图像的信息提出了基于可见光-热红外的显著目标检测，并取得了超于仅基于可见光模态的显著目标检测的惊人性能。

3、现有可见光-热红外显著目标检测可以分为两类：一类是基于传统学习方法，另一类是基于深度学习方法进行研究。传统学习方本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于双向交替融合策略的可见光-热红外显著目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求书1所述的基于双向交替融合策略的可见光-热红外显著目标检测方法，其特征在于，所述步骤S2计算特异性信息的详细方法如下：

3.根据权利要求书1所述的基于双向交替融合策略的可见光-热红外显著目标检测方法，其特征在于，所述步骤S3获得全局上下文信息Gr4的详细方法为：

4.根据权利要求书1所述的基于双向交替融合策略的可见光-热红外显著目标检测方法，其特征在于，所述步骤S3计算全局上下文信息Gt4的详细方法为：

5.根据权利要求书1所述的基于双...

【技术特征摘要】

1.一种基于双向交替融合策略的可见光-热红外显著目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求书1所述的基于双向交替融合策略的可见光-热红外显著目标检测方法，其特征在于，所述步骤s2计算特异性信息的详细方法如下：

3.根据权利要求书1所述的基于双向交替融合策略的可见光-热红外显著目标检测方法，其特征在于，所述步骤s3获得全局上下文信息gr4的详细方法为：

4.根据权利要求书1所述的基于双向交替融合策略的可见光-热红外显著目标检测方法，其特征在于，所述步骤s...

【专利技术属性】
技术研发人员：涂铮铮，林丹盈，刘成壮，翟素兰，李成龙，江波，王鲲鹏，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：