【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，特别涉及一种低光照环境下的目标识别方法、设备和存储介质。
技术介绍
1、在低光照环境下，人的视觉能力会降低，这使得人们在特定场合，例如水上活动更容易遭遇危险。这种场景下，需要有效的监测手段准确识别目标，以在人们遭遇危险时能够及时得到救助。低光照环境下的目标识别，摄像头捕获的图像可能会失去一些细节，颜色可能会失真，噪声可能会增加。这些因素都会使得目标检测和识别更加困难。同时，图像的对比度可能会降低，这可能会使得目标与背景更难以区分。此外，若场景中同时存在亮和暗的区域，摄像头可能无法同时捕获所有区域的细节，这也会影响目标识别的效果。
2、针对上述问题，现有的方法通常是使用更长的曝光时间来捕获足够的光线。然而，这一手段会导致运动模糊(尤其是当目标或摄像头在移动时)，此外，过长的曝光时间也可能会降低摄像头的帧率，从而影响目标跟踪，反而使得目标识别更加困难。
技术实现思路
1、本申请提供一种低光照环境下的目标识别方法、设备和存储介质，可以准确识别低光照环境下的目标。
2、一方面，本申请提供了一种低光照环境下的目标识别方法，所述方法包括：
3、获取低光照环境下包含待识别目标的原始图像；
4、对所述原始图像进行增强，得到所述低光照环境下包含待识别目标的增强图像；
5、对所述原始图像进行特征提取以得到第一特征向量矩阵，以及对所述增强图像进行特征提取以得到第二特征向量矩阵；
6、通过将所述第一特征向量矩
7、将所述终极特征表示输入分类模型进行目标识别。
8、另一方面，本申请提供了一种低光照环境下的目标识别装置，所述装置包括：
9、图像获取模块，用于获取低光照环境下包含待识别目标的原始图像；
10、图像增强模块，用于对所述原始图像进行增强，得到所述低光照环境下包含待识别目标的增强图像；
11、特征提取模块，用于对所述原始图像进行特征提取以得到第一特征向量矩阵，以及对所述增强图像进行特征提取以得到第二特征向量矩阵；
12、融合模块，用于通过将所述第一特征向量矩阵和第二特征向量矩阵进行融合，得到所述低光照环境下包含待识别目标的原始图像的终极特征表示；
13、识别模块，用于将所述终极特征表示输入分类模型进行目标识别。
14、第三方面，本申请提供了一种电子设备，所述设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述低光照环境下的目标识别方法的技术方案的步骤。
15、第四方面，本申请提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述低光照环境下的目标识别方法的技术方案的步骤。
16、从上述本申请提供的技术方案可知，对低光照环境下包含待识别目标的原始图像进行增强得到低光照环境下包含待识别目标的增强图像后，对原始图像进行特征提取以得到第一特征向量矩阵，以及对增强图像进行特征提取以得到第二特征向量矩阵，再通过将第一特征向量矩阵和第二特征向量矩阵进行融合，得到低光照环境下包含待识别目标的原始图像的终极特征表示，最后将终极特征表示输入分类模型进行目标识别。本申请的技术方案不仅利用了原始图像的信息，还充分考虑了经预增强后图像的特性，通过双通道特征提取，从不同视角丰富图像的表示，最后将特征融合，从而能够对低光照环境下的目标进行准确识别。
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1.一种低光照环境下的目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述低光照环境下的目标识别方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行增强，得到所述低光照环境下包含待识别目标的增强图像，包括：
3.如权利要求1所述低光照环境下的目标识别方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行增强，得到所述低光照环境下包含待识别目标的增强图像，包括：
4.如权利要求3所述低光照环境下的目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述低光照环境下的目标识别方法，其特征在于，所述通过将所述第一特征向量矩阵和第二特征向量矩阵进行融合，得到所述低光照环境下包含待识别目标的原始图像的终极特征表示，包括：
6.如权利要求5所述低光照环境下的目标识别方法，其特征在于，所述通过将所述第一特征向量矩阵和第二特征向量矩阵映射至共享注意力空间，分别得到对应的第一注意力权重矩阵和第二注意力权重矩阵，包括：
7.如权利要求6所述低光照环境下的目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种低光照环境下的目标识
9.一种电子设备，所述设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。
10.一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种低光照环境下的目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述低光照环境下的目标识别方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行增强，得到所述低光照环境下包含待识别目标的增强图像，包括：
3.如权利要求1所述低光照环境下的目标识别方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行增强，得到所述低光照环境下包含待识别目标的增强图像，包括：
4.如权利要求3所述低光照环境下的目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述低光照环境下的目标识别方法，其特征在于，所述通过将所述第一特征向量矩阵和第二特征向量矩阵进行融合，得到所述低光照环境下包含待识别目标的原始图像的终极特征表示，包括：
6.如权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宝才，
申请(专利权)人：深圳市天海世界卫星应用科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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