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作者：秦程;王东;喻奎达;张雨;
单位：重庆工贸职业技术学院智能制造学院;重庆工贸职业技术学院人工智能学院;重庆交通大学交通运输学院;
摘要：针对夜间、雾天等照明不足条件下车辆视觉传感器的可见光图像包含大量光电噪声导致目标检测精度低的问题，提出了改进扩散检测模型的低照度环境下人车检测方法。首先，在特征编码阶段引入极高效空间金字塔以充分提取和融合不同尺度特征，并在编码阶段与输入图像进行跨步连接以抑制低照度图像信息模糊以及下采样过程中的信息丢失；其次在特征融合阶段引入孪生注意力机制，通过对特征编码阶段特征的位置信息和通道信息进行加权，以增强有效特征并抑制噪声干扰；最后基于扩散模型生成的随机噪声框对特征裁剪后进行检测解码以预测目标的类别与边界框。为了验证所提出方法的有效性，在含有噪声的夜间和雾天环境下的人车检测图像数据集中进行了实验验证。在噪声干扰的情况下分别获得了72.8%和71.4%的mAP（平均精度均值），充分证明了所提方法的有效性和鲁棒性。
关键词：人车检测;;噪声干扰;;注意力机制;;扩散模型
基金资助：重庆市教委科学技术研究计划项目资助（KJZD-K201903601）;; 重庆市教育委员会科学技术研究计划项目（KJQN202403608）
