基于双分支头部解耦和注意力机制的灾害环境人体检测

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摘 要：灾害环境中，利用计算机视觉可以有效协助消防员进行救援，缩短搜救时间。针对受灾人体目标受多尺度、部分遮挡以及环境干扰导致传统算法难以准确检测的问题，提出一种基于双分支头部解耦和注意力模型的灾害环境人体检测网络。首先，为解决灾害环境下小尺度人体目标造成的漏检问题，在YOLOv5框架下，构造浅层检测层以增强网络对小目标识别能力；其次，针对灾害环境中人体目标易淹没在复杂背景中进而导致目标特征无法有效表达的问题，通过融合轻量化注意力模块以增强人体目标的显著度，并在特征的原始输入和输出节点间添加连接以提高网络多尺度特征融合能力；最后，为了减少人体检测网络中分类和回归任务的差异性对检测性能造成的影响，构建双分支头部解耦检测器分别用于人体目标的识别和定位。（剩余15704字）