【摘 要】
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针对雾气导致图像中行人检测准确率不高的问题，提出了1种基于改进多尺度Retinex（multiple scale Retinex, MSR）和改进YOLOv5（you only look once v5）的雾天行人检测算法。首先，针对MSR算法容易产生光晕和伪影现象的问题，引入均值和均方差对其进行改进，通过伽马校正找到适宜的图像亮度，调整亮度后再对图像进行去雾操作。其次，以传统的YOLOv5检测模
【基金项目】
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安徽省重点研究与开发计划项目（202104d07020010）；
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针对雾气导致图像中行人检测准确率不高的问题，提出了1种基于改进多尺度Retinex（multiple scale Retinex, MSR）和改进YOLOv5（you only look once v5）的雾天行人检测算法。首先，针对MSR算法容易产生光晕和伪影现象的问题，引入均值和均方差对其进行改进，通过伽马校正找到适宜的图像亮度，调整亮度后再对图像进行去雾操作。其次，以传统的YOLOv5检测模型为基础并对其进行改进，引入选择性内核网络（selective kernel networks, SK-Net）模块，与YOLOv5的骨干网络（Backbone）端相融合，输入信息自适应地调整其感受野大小，加强模型对主要信息的提取，提升模型的精度。实验结果表明，改进后的MSR和改进后的YOLOv5相结合得到的算法，各项行人检测指标都有较大提升，其识别精确率、召回率、各类别平均精度均值分别达到了91.2%、87.3%、90.1%,改进后的算法能有效提高雾天行人检测的效率。
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