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题名注意力引导的多尺度红外行人车辆实时检测
被引量：1
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作者
张印辉
计凯
何自芬
陈光晨
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机构
昆明理工大学机电工程学院
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期229-239,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(62061022,62171206)。
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文摘
红外成像技术通过捕捉目标热辐射特征进行成像,能实现复杂道路场景下的目标监测和道路冗杂信息滤除。针对红外行人和车辆目标检测模型参数量大、依赖高性能GPU资源和检测速度慢等问题,提出了一种注意力引导的多尺度红外行人车辆实时检测模型。首先,为精确匹配校准红外行人和车辆目标尺度与锚框尺寸,利用K-Means++算法对红外行人和车辆目标尺度进行先验框预置参数重聚类生成,并设计128×128精细尺度检测层;其次,设计注意力引导广域特征提取模块增强模型特征提取能力和空间及通道信息聚焦能力;随后,构建跨空间感知模块引入空间信息感知,强化不同尺度空间下的目标的特征表达能力;最后,针对资源受限设备,通过4倍通道剪枝方法降低模型参数量,增强移动端算法部署适应性。实验结果表明:所提IRDet算法与基准方法相比,模型平均检测精度提升4.3%,达到87.4%,模型权重值压缩60.4%,降至5.7 MB。
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关键词
红外交通检测
先验框匹配
注意力引导
跨空间感知
模型剪枝
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Keywords
infrared traffic detection
prior box matching
attention guidance
cross-space perception
model pruning
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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