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CN115457420A - 一种基于无人机拍摄夜间低对比度的车辆重检测方法 - Google Patents

一种基于无人机拍摄夜间低对比度的车辆重检测方法 Download PDF

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CN115457420A
CN115457420A CN202211401523.8A CN202211401523A CN115457420A CN 115457420 A CN115457420 A CN 115457420A CN 202211401523 A CN202211401523 A CN 202211401523A CN 115457420 A CN115457420 A CN 115457420A
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Abstract

本发明属于车辆重检测技术领域，涉及一种基于无人机拍摄夜间低对比度的车辆重检测方法，先对数据集中的数据进行视觉信息和红外信息特征提取，然后采用基于弱监督进行车辆定位后将结果输入GAN网络中，得到高质量的视觉信息和高质量的红外信息并进行特征提取后对特征融合，最后输出高维度车辆特征向量，即为车辆重识别结果；能够克服夜晚和复杂条件下的车辆重检测，不受应用场景的限制，节省人力财力物力。

Description

一种基于无人机拍摄夜间低对比度的车辆重检测方法
技术领域
本发明属于车辆重检测技术领域，尤其涉及一种基于无人机拍摄夜间低对比度的车辆重检测方法。
背景技术
车辆重识别是计算机视觉领域中非常活跃的研究领域，目前，车辆重识别包含车辆的分类、车辆的检测和车辆的分割等场景，车辆重识别旨在通过给定的车辆图片，查找与当前车辆图片属于相同车辆的图片，车辆重识别的研究越来越多，与人员重识别的研究具有相同的目的，然而，车辆重识别的研究更加复杂，目前大多数的车辆重识别算法依赖于车辆的外观信息，但是，采用这种基于车辆外观的方式具有非常大的局限性，因为车辆的外观经常具有非常相似的外形和颜色，而且车辆可能在夜间出现，这种情况下，如果基于外表和颜色信息将出现失效问题。
随着多模态传感器的普及，目前，基于可见光热红外的车辆重检测将在车辆温度信息的指导下实现更高的性能，但是当前车辆重检测的算法仅仅针对于裁剪好的车辆区域，并进行车辆之间的相似度度量，在复杂场景下的车辆重检测的相关研究非常少，而针对于无人机的车辆重检测相关研究更少。
发明内容
为解决上述问题，本发明设计提供一种新的基于无人机拍摄夜间低对比度的车辆重检测方法，针对无人机拍摄车辆进行重识别，实现查找车辆的检测与跟踪，从而实现定位查找车辆。
为实现上述目的，本发明实现车辆重检测的具体过程为：
（1）数据集构建：采用无人机拍摄的视频数据构建数据集，无人机拍摄的视频包含 集RGB信息和
Figure 173992DEST_PATH_IMAGE001
数据；
（2）视觉信息和红外信息特征提取：将视频数据划分为单帧的数据，每帧数据包含 RGB图片数据和
Figure 294395DEST_PATH_IMAGE001
图片数据两种数据，将RGB图片和
Figure 74132DEST_PATH_IMAGE001
图片分别输入多尺度特征提 取网络VggNet中，从RGB图片数据中提取视觉信息特征，从
Figure 407025DEST_PATH_IMAGE001
图片数据中提取红外信息 特征；
（3）弱监督车辆定位：采用基于弱监督车辆定位的方式生成车辆位置区域；
（4）基于局部区域增强的分辨率提升：将弱监督车辆定位结果输入GAN网络（Generative Adversarial Nets，生成对抗网络）中，采用基于局部区域增强的方式将图片的分辨率增加，得到高质量的视觉信息和高质量的红外信息，保证车辆在输入到网络中时，有充分的特征用于后续的车辆重检测过程；
（5）分辨率提升后的视觉信息和红外信息特征提取：采用与步骤（2）相同的方式提取分辨率提升后的视觉信息特征和红外信息特征；
（6）基于注意力机制的特征融合：根据视觉特征以及红外特征其自身蕴含的像素级互信息，先计算像素级特征相似性并加权初始特征，得到视觉特征和及热红外特征的自注意力机制结果，再采用基于语义信息特征相似性的特征交互模式，将增强后的车辆区域用来加权初始车辆特征得到跨注意力结果；
（7）结果输出：将步骤（6）得到的自注意力和跨注意力结果进行跨层融合并输出高维度车辆特征向量，即为车辆重识别结果；
（8）网络训练和测试：为训练车辆重识别网络，从无人机拍摄的视频数据中采用跳 帧挑选的方式选择图片数据，然后将图片数据输入到多尺度特征提取网络中，训练二分类 网络并输出图片中是否包含车辆，在训练网络拟合后测试网络，如果包含车辆，则通过CAM 机制将输出车辆的定位信息，不存在车辆的帧将被舍弃，再将低质量的车辆局部区域块输 入到GAN网络中，并朝着高质量、高分辨率的车辆区域块方向拟合，直到生成的质量与真实 的质量之间达到无法分辨真假，得到高质量的更高分辨率的车辆区域块，然后将高质量、高 分辨率的车辆区域（RGB数据和
Figure 955818DEST_PATH_IMAGE001
数据）输入到多尺度特征提取网络中，并将二者充分发 挥出互补特性，从而生成计算相似度量的高维度向量，从而确定车辆是否为查找的车辆。
作为本发明的进一步技术方案，步骤（2）提取的视觉信息和红外信息特征为：
Figure 981542DEST_PATH_IMAGE002
Figure 779734DEST_PATH_IMAGE003
Figure 713055DEST_PATH_IMAGE004
定义如下：
Figure 54038DEST_PATH_IMAGE005
其中
Figure 312981DEST_PATH_IMAGE001
代表可见光热红外图像；
Figure 739414DEST_PATH_IMAGE006
代表包含视觉信息的图片；
Figure 210847DEST_PATH_IMAGE007
代 表提取得到的
Figure 937494DEST_PATH_IMAGE008
特征，i代表不同网络层输出的特征信息；
Figure 632918DEST_PATH_IMAGE009
代表采集的多尺 度车辆信息，3,4,5代表第3,4,5层的输出特征，
Figure 546647DEST_PATH_IMAGE010
代表sigmoid函数。
作为本发明的进一步技术方案，步骤（3）的具体过程为：
（31）先增强多尺度视觉特征和热红外特征，得到增强的多尺度视觉特征和热红外特征：
Figure 821771DEST_PATH_IMAGE011
Figure 131486DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 997811DEST_PATH_IMAGE013
代表reshape操作，将特征转化为单一维度向量；
Figure 133257DEST_PATH_IMAGE014
代表softmax函数，表 示将矩阵之间的关系矩阵映射到0-1之间；
Figure 743230DEST_PATH_IMAGE015
代表对矩阵的值进行排序，
Figure 647732DEST_PATH_IMAGE016
代表Concat操 作，
Figure 950538DEST_PATH_IMAGE017
代表取K个最大的相似矩阵的值；
（32）采用车辆类别信息约束的方式，即将
Figure 307701DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure 986944DEST_PATH_IMAGE019
输入到全局池 化层中，提取高维度特征向量，从而达到精细化车辆特征区域信息的目的，详细操作如下，
Figure 339428DEST_PATH_IMAGE020
Figure 954080DEST_PATH_IMAGE021
Figure 798539DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure 750314DEST_PATH_IMAGE023
,
Figure 629409DEST_PATH_IMAGE024
,
Figure 274017DEST_PATH_IMAGE025
代表是否存在车辆，
Figure 871351DEST_PATH_IMAGE026
和
Figure 95659DEST_PATH_IMAGE027
代表线性层，
Figure 94839DEST_PATH_IMAGE028
代表在此处产生的特征将被输出；
Figure 379190DEST_PATH_IMAGE016
代表特征叠加。
作为本发明的进一步技术方案，步骤（4）的具体过程如下：
先确定车辆区域
Figure 463821DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 22978DEST_PATH_IMAGE030
其中，
Figure 611085DEST_PATH_IMAGE031
代表类别激活映射机制，通过类别激活映射机制将车辆区域定位出 来；将车辆类别置信度更强的区域检测出来，采用注意力增强的方式
Figure 597496DEST_PATH_IMAGE032
将车辆类别置信 度更强的区域检测出来，得到车辆位置的粗定位信息
Figure 638264DEST_PATH_IMAGE033
；基于车辆的粗定位信息， 通过外围连接的方式得到外围边界框基于外围边界框，裁剪得到车辆区域
Figure 204375DEST_PATH_IMAGE029
；
再将车辆区域
Figure 506043DEST_PATH_IMAGE029
进行增强得到高质量的车辆区域
Figure 804300DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 191419DEST_PATH_IMAGE035
其中
Figure 295642DEST_PATH_IMAGE036
代表低质量的车辆区域；
Figure 592762DEST_PATH_IMAGE037
代表车辆区域增强模块，车 辆区域增强模块采用GAN网络中判别网络的方式，详细操作如下，
Figure 920975DEST_PATH_IMAGE038
其中，
Figure 936336DEST_PATH_IMAGE039
代表判别网络，
Figure 640986DEST_PATH_IMAGE040
代表真实的高质量的车辆区域；
Figure 386089DEST_PATH_IMAGE041
代表判断当前车辆区域是真实的车辆区域还是生成的车辆区域。
作为本发明的进一步技术方案，步骤（5）的具体过程如下：
Figure 754710DEST_PATH_IMAGE042
Figure 850842DEST_PATH_IMAGE043
其中，
Figure 500129DEST_PATH_IMAGE044
和
Figure 365317DEST_PATH_IMAGE045
分别代表基于车辆区域增强模块提取的视觉特征 和红外特征。
作为本发明的进一步技术方案，步骤（6）得到的自注意力机制结果为：
Figure 504174DEST_PATH_IMAGE046
Figure 25285DEST_PATH_IMAGE047
跨注意力结果为：
Figure 275001DEST_PATH_IMAGE048
其中，
Figure 729116DEST_PATH_IMAGE049
代表融合的视觉特征和热红外特征。
作为本发明的进一步技术方案，步骤（7）的具体过程为：
Figure 445399DEST_PATH_IMAGE050
Figure 47282DEST_PATH_IMAGE051
为最终输出的高维度车辆特征向量。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
一是能够克服夜晚和复杂条件下的车辆重检测，相对于传统的车辆检测方法不受应用场景的限制，只需要无人机拍摄相关视频即可；
二是不仅能够实现车辆重检测，对于行人重检测等都具有非常大的借鉴意义；
三是运用的数据标注方式能够节省人力财力物力，同时，即使是高空拍摄的分辨率小的问题也能很好的解决。
附图说明
图1为本发明实现车辆重检测的结流程框架示意图。
图2为本发明实现车辆重检测所采用的网络框架示意图。
具体实施方式
下面结合附图，通过实施例进一步描述本发明，但不以任何方式限制本发明的范围。
实施例：
本实施例采用如图1所示的流程和图2所示的网络实现车辆重检测，具体包括如下步骤：
（1）构建数据集：为收集基于无人机拍摄夜间低对比度的车辆重检测数据，本实施 例采用无人机拍摄的方式采集车辆在不同的场景下的视频数据，无人机不仅采集RGB信息， 同时还采集
Figure 772793DEST_PATH_IMAGE001
数据，为实现弱监督的车辆定位，将包含车辆的视频设置为类别1，而未包 含车辆的类别设置为0，如果夜晚拍摄的视频过于黑暗，且不存在任何车辆的数据将被去除 掉，在弱监督车辆定位的结果上，采用人工划分相同车辆的方式标注相同车辆的数据，从而 实现车辆重识别算法的数据集收集；
（2）视觉信息和红外信息特征提取：通过收集的视频数据，将视频数据划分为单帧 的数据，每帧数据包含两种类型的数据，即RGB图片数据和
Figure 143731DEST_PATH_IMAGE001
图片数据，从RGB图片数据 中提取视觉信息，而从
Figure 624391DEST_PATH_IMAGE001
图片数据中提取红外信息，无人机拍摄将包含不同尺寸的车辆 信息，如果能够在网络设计过程中，捕获不同尺寸的车辆信息将非常有助于车辆信息的充 分挖掘，因此，本实施例采用多尺度特征提取网络VggNet提取不同尺寸的车辆信息，提取的 视觉信息和红外信息特征如下，
Figure 588936DEST_PATH_IMAGE002
Figure 446033DEST_PATH_IMAGE003
Figure 140320DEST_PATH_IMAGE004
定义如下：
Figure 729564DEST_PATH_IMAGE005
其中
Figure 774881DEST_PATH_IMAGE001
代表可见光热红外图像；
Figure 107773DEST_PATH_IMAGE006
代表包含视觉信息的图片；
Figure 656566DEST_PATH_IMAGE052
代 表提取得到的
Figure 354395DEST_PATH_IMAGE008
特征，i代表不同网络层输出的特征信息；
Figure 152587DEST_PATH_IMAGE009
代表采集的多尺 度车辆信息，3,4,5代表第3,4,5层的输出特征，选择3,4,5层的输出特征是因为3,4,5层输 出的特征语义特征为高维度信息，不仅精确定位，还包含丰富的细节信息；
Figure 758011DEST_PATH_IMAGE010
代表sigmoid 函数；
（3）弱监督车辆定位：目前车辆定位检测主要的困难在于标注数据的过程太费时费力，虽然通过标注外围框的方式能够极大的节省时间，但是，标注大量数据的时候，还是需要花费大量的时间，为解决上述问题，本实施例采用基于弱监督车辆定位的方式生成车辆位置区域，主要的操作如下，
Figure 692469DEST_PATH_IMAGE011
Figure 357937DEST_PATH_IMAGE053
其中，
Figure 846687DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure 583699DEST_PATH_IMAGE019
代表经过增强的多尺度视觉特征和热红外特征；
Figure 310347DEST_PATH_IMAGE013
代表reshape操作，将特征转化为单一维度向量，
Figure 740191DEST_PATH_IMAGE014
代表softmax函数，表示将矩阵之间 的关系矩阵映射到0-1之间，
Figure 185079DEST_PATH_IMAGE015
代表对矩阵的值进行排序，
Figure 460202DEST_PATH_IMAGE016
代表Concat操作，
Figure 306935DEST_PATH_IMAGE017
代表取K 个最大的相似矩阵的值，通过这种方式能够实现矩阵的稀疏化；
经过上述方式增强后的特征包含车辆位置信息，但是，其中包含大量的背景信息， 为将背景信息滤除，同时保留车辆信息，本实施例采用车辆类别信息约束的方式，即将
Figure 376523DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure 326285DEST_PATH_IMAGE019
输入到全局池化层（GAP）中，提取高维度特征向量，从而达到精细 化车辆特征区域信息的目的，详细操作如下，
Figure 405099DEST_PATH_IMAGE020
Figure 903077DEST_PATH_IMAGE054
Figure 346827DEST_PATH_IMAGE055
其中，
Figure 563045DEST_PATH_IMAGE023
,
Figure 383234DEST_PATH_IMAGE024
,
Figure 735717DEST_PATH_IMAGE025
代表是否存在车辆。
Figure 615949DEST_PATH_IMAGE026
和
Figure 53883DEST_PATH_IMAGE027
代表线性层，
Figure 146604DEST_PATH_IMAGE028
代表在此处产生的特征将被输出；
Figure 291278DEST_PATH_IMAGE016
代表特征叠加；
（4）基于局部区域增强的分辨率提升：拍摄的视频数据为基于高空无人机拍摄，其拍摄的车辆的尺寸将非常受限制，如果将车辆区域裁剪出来，车辆分辨率将会非常低，即使将车辆区域输入到网络中，并充分挖掘车辆信息，仍然不足以支撑车辆重识别的需要的信息隐刺采用基于局部区域增强的方式将图片的分辨率增加，从而保证车辆在输入到网络中时，能够有充分的特征用于后续的车辆重检测过程，具体过程如下，
先确定车辆区域
Figure 404727DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 736483DEST_PATH_IMAGE056
其中，
Figure 757528DEST_PATH_IMAGE031
代表类别激活映射机制，其能够将车辆区域定位出来；为将车辆类别 置信度更强的区域检测出来，采用注意力增强的方式
Figure 84604DEST_PATH_IMAGE032
，通过上述方式，能够得到车辆 位置的粗定位信息
Figure 41059DEST_PATH_IMAGE033
；基于车辆的粗定位信息，通过外围连接的方式得到外围边界 框基于外围边界框，裁剪得到车辆区域
Figure 860111DEST_PATH_IMAGE029
；
再将车辆区域
Figure 419268DEST_PATH_IMAGE029
进行增强得到高质量的车辆区域
Figure 7375DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 993786DEST_PATH_IMAGE035
其中
Figure 300133DEST_PATH_IMAGE036
代表低质量的车辆区域；
Figure 397402DEST_PATH_IMAGE037
代表车辆区域增强模块，车 辆区域增强模块采用GAN网络（Generative Adversarial Nets，生成对抗网络）中判别网络 的方式，详细操作如下，
Figure 840016DEST_PATH_IMAGE057
其中，
Figure 997328DEST_PATH_IMAGE039
代表判别网络，
Figure 118868DEST_PATH_IMAGE040
代表真实的高质量的车辆区域；
Figure 223090DEST_PATH_IMAGE041
代表判断当前车辆块是真实的车辆区域还是生成的车辆区域，此模块训练时采用 车辆重识别数据将
Figure 316948DEST_PATH_IMAGE040
降低分辨率作为
Figure 114003DEST_PATH_IMAGE058
（5）分辨率提升后的视觉信息和红外信息特征提取：根据步骤（5）后得到高质量的 视觉信息
Figure 660522DEST_PATH_IMAGE059
和高质量的红外信息
Figure 834014DEST_PATH_IMAGE060
提取高质量的视觉信息特征和红 外信息特征，同时，本实施例采用与步骤（2）相同的网络，且网络参数为共享，通过这种方式 能够增加网络输入的多样性，同时增强网络的处理不同数据的能力，详细的操作如下，
Figure 782378DEST_PATH_IMAGE061
Figure 156859DEST_PATH_IMAGE062
其中，
Figure 784149DEST_PATH_IMAGE044
和
Figure 630840DEST_PATH_IMAGE045
分别代表基于车辆区域增强模块提取的视觉特征 和红外特征，其他的符号定义如步骤（2）所定义的相同；
（6）基于注意力机制的特征融合：为充分挖掘视觉特征以及红外特征其自身蕴含的像素级互信息，首先计算像素级特征相似性，并加权初始特征，得到自注意力机制结果为，
Figure 292765DEST_PATH_IMAGE063
Figure 431622DEST_PATH_IMAGE064
虽然上述步骤能够充分挖掘车辆图片中蕴含的特征信息，但是其二者之间存在的强互补特征没有充分挖掘，因此需要将视觉信息和红外信息特征进行融合，从而充分发挥二者的互补特性，为充分将二者融合，本实施例采用基于语义信息特征相似性的特征交互模式，并将增强后的车辆区域用来加权初始车辆特征，得到跨注意力结果为，
Figure 15050DEST_PATH_IMAGE065
其中，
Figure 202449DEST_PATH_IMAGE049
代表融合的视觉特征以及热红外特征；
（7）结果输出：得到步骤（6）的自注意力和跨注意力结果后，需要将注意力结果进行跨层融合并输出车辆重识别结果，为计算车辆之间的相似性度量，本实施例采用将特征转化为高维度向量的方式将车辆信息映射到统一维度的向量，其详细的操作如下，
Figure 187723DEST_PATH_IMAGE066
其中，
Figure 435165DEST_PATH_IMAGE067
代表步骤（6）中得到的结果，
Figure 505889DEST_PATH_IMAGE051
为最终输出的高维度车辆特征向量；
（8）网络训练和测试：为训练车辆重识别网络，从无人机拍摄的视频数据中采用跳 帧挑选的方式选择图片数据，然后将图片数据输入到多尺度特征提取网络中，训练二分类 网络并输出图片中是否包含车辆，在训练网络拟合后测试网络，如果包含车辆，则通过CAM 机制将输出车辆的定位信息，不存在车辆的帧将被舍弃，再将低质量的车辆局部区域块输 入到GAN网络中，并朝着高质量、高分辨率的车辆区域块方向拟合，直到生成的质量与真实 的质量之间达到无法分辨真假，得到高质量的更高分辨率的车辆区域块，然后将高质量、高 分辨率的车辆区域（RGB数据和
Figure 903503DEST_PATH_IMAGE001
数据）输入到多尺度特征提取网络中，并将二者充分发 挥出互补特性，从而生成计算相似度量的高维度向量，从而确定车辆是否为查找的车辆。
本文中为详细公开的网络结构、函数及算法均为本领域通用技术。
需要注意的是，公布实施例的目的在于帮助进一步理解本发明，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内，各种替换和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于实施例所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。

Claims (7)

1.一种基于无人机拍摄夜间低对比度的车辆重检测方法，其特征在于，具体过程为：
（1）数据集构建：采用无人机拍摄的视频数据构建数据集，无人机拍摄的视频包含集 RGB信息和
Figure DEST_PATH_IMAGE001
数据；
（2）视觉信息和红外信息特征提取：将视频数据划分为单帧的数据，每帧数据包含RGB 图片数据和
Figure 310940DEST_PATH_IMAGE001
图片数据两种数据，将RGB图片和
Figure 510977DEST_PATH_IMAGE001
图片分别输入多尺度特征提取网 络VggNet中，从RGB图片数据中提取视觉信息特征，从
Figure 238762DEST_PATH_IMAGE001
图片数据中提取红外信息特征；
（3）弱监督车辆定位：采用基于弱监督车辆定位的方式生成车辆位置区域；
（4）基于局部区域增强的分辨率提升：将弱监督车辆定位结果输入GAN网络中，采用基于局部区域增强的方式将图片的分辨率增加，得到高质量的视觉信息和高质量的红外信息，保证车辆在输入到网络中时，有充分的特征用于后续的车辆重检测过程；
（5）分辨率提升后的视觉信息和红外信息特征提取：采用与步骤（2）相同的方式提取分辨率提升后的视觉信息特征和红外信息特征；
（6）基于注意力机制的特征融合：根据视觉特征以及红外特征其自身蕴含的像素级互信息，先计算像素级特征相似性并加权初始特征，得到视觉特征和及热红外特征的自注意力机制结果，再采用基于语义信息特征相似性的特征交互模式，将增强后的车辆区域用来加权初始车辆特征得到跨注意力结果；
（7）结果输出：将步骤（6）得到的自注意力和跨注意力结果进行跨层融合并输出高维度车辆特征向量，即为车辆重识别结果；
（8）网络训练和测试：为训练车辆重识别网络，从无人机拍摄的视频数据中采用跳帧挑选的方式选择图片数据，然后将图片数据输入到多尺度特征提取网络中，训练二分类网络并输出图片中是否包含车辆，在训练网络拟合后测试网络，如果包含车辆，则通过CAM机制将输出车辆的定位信息，不存在车辆的帧将被舍弃，再将低质量的车辆局部区域块输入到GAN网络中，并朝着高质量、高分辨率的车辆区域块方向拟合，直到生成的质量与真实的质量之间达到无法分辨真假，得到高质量的更高分辨率的车辆区域块，然后将高质量、高分辨率的车辆区域输入到多尺度特征提取网络中，并将二者充分发挥出互补特性，从而生成计算相似度量的高维度向量，从而确定车辆是否为查找的车辆。
2.根据权利要求1所述基于无人机拍摄夜间低对比度的车辆重检测方法，其特征在于，步骤（2）提取的视觉信息和红外信息特征为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
Figure DEST_PATH_IMAGE005
Figure 819523DEST_PATH_IMAGE006
定义如下：
Figure 87693DEST_PATH_IMAGE008
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE009
代表可见光热红外图像；
Figure 142237DEST_PATH_IMAGE010
代表包含视觉信息的图片；
Figure DEST_PATH_IMAGE011
代 表提取得到的
Figure 103239DEST_PATH_IMAGE009
特征，i代表不同网络层输出的特征信息；
Figure 79286DEST_PATH_IMAGE012
代表采集 的多尺度车辆信息，3,4,5代表第3,4,5层的输出特征，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
代表sigmoid函数。
3.根据权利要求2所述基于无人机拍摄夜间低对比度的车辆重检测方法，其特征在于，步骤（3）的具体过程为：
（31）先增强多尺度视觉特征和热红外特征，得到增强的多尺度视觉特征和热红外特征：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
Figure DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 213464DEST_PATH_IMAGE018
代表reshape操作，将特征转化为单一维度向量；
Figure DEST_PATH_IMAGE019
代表softmax函数，表示将 矩阵之间的关系矩阵映射到0-1之间；
Figure 623979DEST_PATH_IMAGE020
代表对矩阵的值进行排序，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
代表Concat操作，
Figure 287041DEST_PATH_IMAGE022
代表取K个最大的相似矩阵的值；
（32）采用车辆类别信息约束的方式，即将
Figure DEST_PATH_IMAGE023
和
Figure 547121DEST_PATH_IMAGE024
输入到全局池化层 中，提取高维度特征向量，从而达到精细化车辆特征区域信息的目的，详细操作如下，
Figure 360357DEST_PATH_IMAGE026
Figure 655072DEST_PATH_IMAGE028
Figure 957877DEST_PATH_IMAGE030
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
,
Figure 439674DEST_PATH_IMAGE032
,
Figure DEST_PATH_IMAGE033
代表是否存在车辆，
Figure 853338DEST_PATH_IMAGE034
和
Figure DEST_PATH_IMAGE035
代表线性层，
Figure 247234DEST_PATH_IMAGE036
代表 在此处产生的特征将被输出；
Figure 720941DEST_PATH_IMAGE021
代表特征叠加。
4.根据权利要求3所述基于无人机拍摄夜间低对比度的车辆重检测方法，其特征在于，步骤（4）的具体过程如下：
先确定车辆区域
Figure DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
其中，
Figure 424455DEST_PATH_IMAGE040
代表类别激活映射机制，通过类别激活映射机制将车辆区域定位出来；将车 辆类别置信度更强的区域检测出来，采用注意力增强的方式
Figure DEST_PATH_IMAGE041
将车辆类别置信度更强 的区域检测出来，得到车辆位置的粗定位信息
Figure 172968DEST_PATH_IMAGE042
；基于车辆的粗定位信息，通过外 围连接的方式得到外围边界框基于外围边界框，裁剪得到车辆区域
Figure 379958DEST_PATH_IMAGE037
；
再将车辆区域
Figure 290145DEST_PATH_IMAGE037
进行增强得到高质量的车辆区域，
Figure 949797DEST_PATH_IMAGE044
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE045
代表低质量的车辆区域；
Figure 502001DEST_PATH_IMAGE046
代表车辆区域增强模块，车辆区 域增强模块采用GAN网络中判别网络的方式，详细操作如下，
Figure 297918DEST_PATH_IMAGE048
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE049
代表判别网络，
Figure 614893DEST_PATH_IMAGE050
代表真实的高质量的车辆区域；
Figure DEST_PATH_IMAGE051
代 表判断当前车辆区域是真实的车辆区域还是生成的车辆区域。
5.根据权利要求4所述基于无人机拍摄夜间低对比度的车辆重检测方法，其特征在于，步骤（5）的具体过程如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE053
Figure DEST_PATH_IMAGE055
其中，
Figure 886474DEST_PATH_IMAGE056
和
Figure DEST_PATH_IMAGE057
分别代表基于车辆区域增强模块提取的视觉特征和红 外特征。
6.根据权利要求5所述基于无人机拍摄夜间低对比度的车辆重检测方法，其特征在于，步骤（6）得到的自注意力机制结果为：
Figure DEST_PATH_IMAGE059
Figure DEST_PATH_IMAGE061
跨注意力结果为：
Figure DEST_PATH_IMAGE063
其中，
Figure 507948DEST_PATH_IMAGE064
代表融合的视觉特征和热红外特征。
7.根据权利要求6所述基于无人机拍摄夜间低对比度的车辆重检测方法，其特征在于，步骤（7）的具体过程为：
Figure 423952DEST_PATH_IMAGE066
Figure DEST_PATH_IMAGE067
为最终输出的高维度车辆特征向量。
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