远红外车载图像实时行人检测与自适应实例分割

针对红外图像检测与分割任务中颜色信息缺失,特征细节模糊并带有噪声,当目标数量较多时传统方法提取过程速度较慢等问题,提出一种用于远红外图像的优化YOLO检测与分割网络模型。提出的两个优化点分别为:综合分析实验使用的两种远红外数据集后使用K-means++聚类算法寻找多尺度预测标记锚点框尺寸;使用局部检测位置自适应阈值分割方法对检测目标进行像素级实例分割。本文优化算法在FLIR公开数据集与本文数据集中的检测速度分别为29 frame/s与28 frame/s,保证了实时输出的要求;行人检测准确率分别达到75.3%与77.6%,分割结果平均交并比达到70%~90%。实验结果表明,本文算法具有良好的稳