현재 드론 다중분광 원격탐지 목표 검출에서 존재하는 모달 내 특징 약화 및 교차 모달 상호작용 비효율 문제를 해결하기 위해, 이중 스트림 단일 모달 강화와 교차 모달 특징 상호작용을 융합한 목표 검출 방법을 제안한다. 깊이 분할 합성곱 기반 웨이블릿 변환 모듈을 설계하여 특징 맵의 고주파 세부 정보를 추출 및 강화하고 가시광선 분기의 질감 세부 추출 능력을 강화한다. 다중 척도 전역 정보 융합 모듈을 제안하여 다중 척도 특징 통합 및 전역 정보 추출을 활용해 적외선 분기의 열 물체 검출 능력을 향상시킨다. 자가 적응 방식으로 가시광선과 적외선 모달 특징 상호작용을 유도하는 다중 모달 혼합 자기 주의 융합 모듈을 구축하여 스펙트럼 간 보완성을 충분히 탐색한다. 실험 결과, 본 방법은 가시광선-적외선 다중 분광 데이터셋 DVTOD와 DroneVehicle에서 각각 mAP@0.50 86.7%와 86.0%를 달성하였으며, 기준 모델보다 각각 1.3%와 1.9% 향상되어 드론 다중분광 목표 검출 성능을 효과적으로 높였다.

드론; 다중분광 원격탐지 목표 검출; 교차 모달; 웨이블릿 변환; 혼합 자기 주의