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摘要
针对现有基于可见光的目标检测算法存在的不足，提出了一种红外和可见光图像融合的目标检测方法。该方法将深度可分离卷积与残差结构相结合，构建并列的高效率特征提取网络，分别提取红外和可见光图像目标信息；同时，引入自适应特征融合模块以自主学习的方式融合两支路对应尺度的特征，使两类图像信息互补；最后，利用特征金字塔结构将深层特征逐层与浅层融合，提升网络对不同尺度目标的检测精度。实验结果表明，所提网络能够充分融合红外和可见光图像中的有效信息，并在保障精度与效率的前提下实现目标识别与定位；同时，在实际变电站设备检测场景中，该网络也体现出较好的鲁棒性和泛化能力，可以高效完成检测任务。
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