基于图像融合的行人危险程度检测方法和设备

本申请公开一种基于图像融合的行人危险程度检测方法和设备，涉及图像检测领域。检测方法是获取不同危险程度目标的各种图像数据集，构建增广样本；使用拉普拉斯金字塔多尺度融合算法对各种图像进行融合，并对融合后图像设置标签，划分训练、验证和测试集；构建行人危险程度检测模型，根据训练和验证集进行迭代训练，并在训练完成后对模型网络结构进行剪枝操作；将剪枝后的行人危险程度检测模型进行权重转换，基于测试集进行功能测试和部署到AI图像处理板中。利用改进yolov5模型完成对于不同危险行人的分类与定位，对改进后的模型进行剪枝，提升模型检测效率，实现对行人危险的快速准确识别与定位，提高光电设备的智能化水平。