基于LG-CenterNet模型的复杂道路场景目标检测方法及装置

本发明公开了一种基于LG‑CenterNet模型的复杂道路场景目标检测方法及装置，采集原始的道路图像数据集制作数据集，通过构建LG‑CenterNet网络模型，使用ResNet50作为模型的Backbone提取特征对，采用层级引导注意力机制对主干网络的不同尺度的特征图来提高其感受野的同时对不同层级的特征进行引导；再将层级引导机制处理过的特征图输入到ScalesEncoder模块处理；采用反卷积模块进行特征像素还原；对还原的特征采用新的特征增强模块解决像素还原过程中出现的特征信息丢失的问题；最终将增强后的特征图输入到Center points预测模块进行道路目标类别识别和位置定位。本发明在自建的复杂道路场景数据集的识别平均精度为86.93％，道路场景目标图像检测速度达到50帧/s，能够满足对道路场景的准确检测和实时检测的要求。

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