現在の無人機多波長リモートセンシング目標検出におけるモード内特徴の弱体化およびクロスモード間相互作用の非効率性問題に対応するため、二重ストリーム単一モード強化とクロスモード特徴相互作用を融合した目標検出手法を提案する。深度可分離畳み込みに基づくウェーブレット変換モジュールを設計し、特徴マップの高周波細部情報を抽出・強化し、可視光支流のテクスチャ細部抽出能力を強化する。クロススケール全局情報融合モジュールを提案し、多段階特徴の統合と全局情報抽出を利用して赤外支流の熱物体検出能力を強化する。多モード混合自己注意融合モジュールを構築し、適応的に可視光と赤外モードの特徴相互作用を誘導し、スペクトル間の補完性を十分に活用する。実験結果は、本手法が可視光-赤外マルチスペクトルデータセットDVTODおよびDroneVehicleでmAP@0.50をそれぞれ86.7％と86.0％達成し、ベースラインモデルよりそれぞれ1.3％と1.9％向上し、無人機マルチスペクトル目標検出性能を効果的に向上させたことを示す。

無人機;多波長リモートセンシング目標検出;クロスモーダル;ウェーブレット変換;混合自己注意