خوارزمية كشف المشاة تحت الإضاءة المنخفضة ليلاً بناءً على RT-DETR المحسن
摘要
تواجه اكتشاف المشاة في ظروف الإضاءة المنخفضة ليلاً تحديات مثل ارتفاع معدل الإيجابيات الكاذبة، وعدم الكشف الملحوظ، وعدم كفاية دقة التعرف. لذلك، يقترح هذا البحث خوارزمية كشف تعتمد على RT-DETR المحسن، من خلال تصميم تعاوني بين عدة وحدات لتحقيق كشف دقيق تحت الإضاءة المنخفضة. تدمج الخوارزمية وحدة محول المجال الفراغي (FDT) في الطبقة العلوية لهرم الميزات، وتستخدم آلية انتباه ثنائية المرحلة لتعزيز استخراج الميزات الدقيقة ونمذجة السياق العام؛ وتنشر وحدة العينة الديناميكية (DySample) في شبكة العنق، من خلال آلية إعادة التعيين الفراغي القابلة للتعلم الديناميكي لتحقيق محاذاة الميزات متعددة المقاييس وتعزيز كشف الأهداف الصغيرة؛ وتستخدم وحدة DRBC3 كنواة لاستخراج الميزات، مدمجة بين التلافيف ذات معدلات التوسيع المتعددة وتقنية إعادة التهيئة، لبناء مجالات استشعار متعددة المقاييس لتحسين القدرة على التقاط تفاصيل الأهداف الضبابية والمغطاة. تظهر التجارب على مجموعة بيانات LLVIP أن هذه الخوارزمية تقلل من حجم المعلمات مع زيادة بنسبة 1.39% في mAP0.5، و2.21% في الدقة، و3% في الاستدعاء، كما تتحسن سرعة الاستدلال بشكل ملحوظ. وأثبتت التجارب على مجموعات بيانات NightSurveillance وNightowls تعميمها الممتاز. تقوم خوارزمية هذا البحث بتحقيق توازن بين ضمان التوقيت الحقيقي وتحسين دقة الكشف وتقليل معدل الفقد، مما يوفر متانة عالية وقابلية للتطبيق العملي.
关键词
كشف المشاة;RT-DETR;الإضاءة المنخفضة;آلية الانتباه;تعدد المقاييس
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website