現在の無人航空機（ドローン）による多波長リモートセンシングにおける目標検出のモード内特徴の弱体化およびクロスモーダル相互作用の非効率性の問題に対処するため、二重ストリーム単一モード強化とクロスモーダル特徴相互作用を融合した目標検出手法を提案する。深層分離可能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ディテール情報を抽出および強化することで、可視光ブランチのテクスチャ詳細抽出能力を強化する。マルチスケール特徴統合とグローバル情報抽出を活用したクロススケールグローバル情報融合モジュールを提案し、赤外線ブランチの熱対象検出能力を向上させる。多モーダル混合自己注意融合モジュールを構築し、可視光と赤外線モーダルの特徴相互作用を適応的に誘導し、スペクトル間の相補性を十分に活用する。実験結果は、本手法が可視光-赤外多波長データセットDVTODおよびDroneVehicleでそれぞれmAP@0.50 86.7％および86.0％を達成し、ベースラインモデルよりそれぞれ1.3％および1.9％向上し、ドローンの多波長目標検出性能を効果的に向上させたことを示している。

ドローン;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