В связи с низкой общей яркостью и контрастностью изображений при слабом освещении, а также ограниченными признаками краев объектов, что приводит к низкой точности распознавания и локализации алгоритмов обнаружения объектов, предложен метод обнаружения объектов при слабом освещении. Во-первых, предложена сеть усиления изображений при слабом освещении, которая использует преимущества гауссова пирамидного разложения, Retinex и удаления тумана методом темного канала для улучшения изображений при слабом освещении, с добавлением признаков контуров краев в алгоритм удаления тумана по темному каналу, что одновременно усиливает общую яркость и контрастность, а также выделяет признаки краев объекта; во-вторых, для повышения точности извлечения признаков в части извлечения признаков RTDETR разработана легковесная сеть самокоррекции признаков, которая с меньшими вычислительными затратами генерирует и корректирует карты признаков, генерируемые основной сетью извлечения признаков, улучшая точность обнаружения объектов. Эксперименты на датасете ExDark показали, что по сравнению с базовым RTDETR точность увеличилась на 2.34%, полнота повышения на 2.09%, количество параметров уменьшилось на 4.95 млн, размер модели сократился на 13.31 МБ; предложенный метод эффективно улучшает производительность обнаружения объектов в условиях слабого освещения.

Обнаружение объектов;Темные объекты;Улучшение при слабом освещении;Гауссова пирамида;Самокорректирующая сеть