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| 稿件标题： | 基于跨模态特征增强的RGB-T行人检测算法研究 |
| 稿件作者： | 王留洋，芮挺，郑南，胡睿哲，蒋群艳 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2022.05.040 |
| 科学编辑： | 丁辉 博士（首都师范大学副教授） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 目标检测；RGBT；注意力机制；跨模态；特征融合 |
| 文章摘要： | 针对目标检测任务中目标受光照变化、遮挡等不利的影响，导致检准确率低、丢失率高的问题，提出了一种跨模态特征增强网络，用于RGBT图像目标检测。构建双模态特征提取网络，用于可见光和热红外图像深度特征的提取；通过空间和通道注意力机制对提取的双模态特征信息进行跨模态特征增强，提高2种模态特征信息的表征能力；对双模态特征进行像素信息融合，在特征层次上实现RGBT图像的信息互补。在KAIST多谱行人检测数据集上的检测速度达到了47帧每秒（FPS），丢失率仅有5.17%。实验结果表明，跨模态特征增强算法能够有效融合可见光与红外特征，降低检测的丢失率。 |
| 稿件基金： | 国家重点研发计划项目(2016YFC0802904);国家自然科学基金项目(61671470) |
| 引用本文格式： | 王留洋，芮挺，郑南，等.基于跨模态特征增强的RGBT行人检测算法研究［J］.兵器装备工程学报，2022，43(05)：254-260. WANG Liuyang, RUI Ting, ZHENG Nan, et al.Research on RGBT pedestrian detection algorithm based on crossmodal feature enhancement［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2022，43(05)：254-260. |
| 刊期名称： | 2022年05期 |
| 出版时间： | 2022年5月 |
| 上线时间： | 2022年5月28日 |
| 浏览次数： | 2770 |
| 下载次数： | 648 |
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