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本发明公开了一种基于多光谱目标检测的跨模态融合模型的人员检测方法，首先收集复杂情景下的人员图像数据，并对其进行分类和标记构建数据集。数据集预处理。设计双流检测模型，其中包括双流特征提取网络和CFT模块。通过使用Faster R‑CNN作为基础检测器来检测基本特征，并引入另外一个分支作为红外特征的检测分支，以此构建双流卷积神经网络。引入CFT模块使网络能够更加关注两个分支中相关性和重要性较高的细粒度特征，减少冗余信息的影响。与现有技术相比，本发明双流检测模型并使用CFT模块作为分支间信息融合的通道，有效提升了整体检测模型的准确率和泛化能力，适用于各种复杂场景下的人员监测任务，为人员检测提供了一种可行且高效的技术方案。