[发明专利]暗光环境下的目标检测方法

权利要求书

1.暗光环境下的目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1，获取不同背景、不同黑暗程度下包含待检测目标的数据集；

步骤2，对数据集进行预处理，包括：

2.1，原始图像进行反相；

2.2，利用暗通道去雾算法对反相后图像进行调整；

2.3，对调整后的图像再次进行反相；

2.4，将步骤2.3获得的图像和原图像按照[RR’ GG’BB’]的顺序堆叠成6通道的数据；

2.5，对6通道数据进行归一化处理；

步骤3，对ssd模型进行修改，获得目标检测模型，包括：

3.1，搭建传统的SSD模型；

3.2改进SSD模型的激活函数：选择PReLU作为激活函数；

改进SSD模型的下采样模块：将下采样过程中stride=2的卷积模块替换成Focus模块；

调整SSD模型的损失函数：将用于分类的softmaxloss换成focalloss；

步骤4，将步骤2获得的数据分为训练集和测试集，用训练集对目标检测模型进行训练；

步骤5，用测试集对训练后的目标检测模型进行测试。

2.根据权利要求1所述的暗光环境下的目标检测方法，其特征在于：所述步骤3.1中的ssd模型采用mobileNet作为主干网络。

3.根据权利要求2所述的暗光环境下的目标检测方法，其特征在于：主干网络包括5次下采样。

4.根据权利要求3所述的暗光环境下的目标检测方法，其特征在于：分别在第三次、第四次、第五次下采样的特征图上做分类预测和回归预测。