基于特征对齐和关键点辅助激励的退化热成像图目标检测

摘要

在热成像图目标检测中,存在图像的纹理单一、目标边界模糊等退化现象,这造成目标定位困难、目标与预定义锚点框无法精准匹配等问题.因此,文中提出基于特征对齐和关键点辅助激励的退化热成像图目标检测算法.引入可见光图分支,计算2个分支指定层的特征差异,提升热成像域与可见光域之间的相似度.为了丰富网络高层中的目标细节信息,修改特征图级联和检测尺度.部署包含关键点辅助激励的无锚点检测器,较好地定位目标并学习预定义锚点框覆盖较差的实例.在2个数据集上的对比实验表明,文中算法可准确定位热成像目标,有效提升退化热成像图目标检测精度.