1.一种弱监督行人检测方法，其特征在于，所述弱监督行人检测方法包括以下步骤：步骤一，构造增益算子对红外图像进行基于高频增益的显著性对比度增强，获得具有突出行人信息的高对比度红外图像；

步骤二，采用引导滤波对图像进行多尺度分解，获得增强后红外图像和可见光图像的子基础层和子细节层；

步骤三，构建基于图像特征相似性和图像边缘保留的目标函数，并引入海洋捕食者优化算法进行优化，经过多次迭代，生成最终的融合图像；

步骤四，引入亮度感知分类器实现基于弱监督学习框架的数据集标注迁移；

步骤五，在YOLOv5网络中引入卷积块注意力模型，结合通道注意力和空间注意力，实现弱监督行人的检测。

2.如权利要求1所述弱监督行人检测方法，其特征在于，步骤一中，所述构造增益算子对红外图像进行基于高频增益的显著性对比度增强，包括：(1)通过计算窗口均值确定图像的背景信息；

(2)通过计算局部平均值，估计出红外背景后，从原始红外图像中减去红外背景就可以得到图像高频层；

(3)对得到的图像高频层计算对比度增益，通过分配合理的增益获得最终的红外图像。

3.如权利要求1所述弱监督行人检测方法，其特征在于，步骤二中，所述采用引导滤波对图像进行多尺度分解，包括：对原始可见光图像和增强后的红外图像进行引导滤波，通过以下公式获得相应的子基n n

础层IB和子细节层ID：

n n‑1 n

IDj＝IBj ‑IBj；

3

式中，GF(·)代表对图像进行引导滤波；r＝9，ε＝10；

采用加权平均法融合第4级子基础层，同时制定显著性权重模块，通过直接从细节层构建权重图来识别突出的边缘结构；细节层的融合图像通过线性组合进行整合，并通过以下公式获得相应的融合基础层IB和融合细节层ID：n

式中，Wi表示不同层级的细节层所对应的权重图。

4.如权利要求1所述弱监督行人检测方法，其特征在于，步骤三中，构建基于图像特征AB/F

相似性和图像边缘保留的目标函数min{‑QFSIM‑Q }，并引入海洋捕食者优化算法对其进行优化，获得最终的融合图像F＝IB+μID。

5.如权利要求1所述弱监督行人检测方法，其特征在于，步骤四中，所述引入亮度感知分类器实现基于弱监督学习框架的数据集标注迁移，包括：通过亮度感知分类器计算白天和夜间图像的预测概率，实现标注迁移任务：式中，白天和夜晚预测概率分别定义为wd和wn，LABFUSE表示对融合图像实现的标注迁移。

6.一种实施权利要求1～5任意一项所述弱监督行人检测方法的弱监督行人检测系统，其特征在于，所述弱监督行人检测系统包括：红外图像获取模块，用于通过构造增益算子对红外图像进行基于高频增益的显著性对比度增强，获得具有突出行人信息的高对比度红外图像；

图像多尺度分解模块，用于采用引导滤波对图像进行多尺度分解，获得增强后红外图像和可见光图像的子基础层和子细节层；

融合图像获取模块，用于构建基于图像特征相似性和图像边缘保留的目标函数，引入海洋捕食者优化算法进行优化，经过多次迭代生成最终的融合图像；

数据集标注迁移模块，用于通过引入亮度感知分类器实现基于弱监督学习框架的数据集标注迁移；

弱监督行人检测模块，用于在YOLOv5网络中引入卷积块注意力模型，结合通道注意力和空间注意力，实现弱监督行人的检测。

7.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：构造增益算子对红外图像进行基于高频增益的显著性对比度增强，获得具有突出行人信息的高对比度红外图像；采用引导滤波对图像进行多尺度分解，获得增强后红外图像和可见光图像的子基础层和子细节层；

构建基于图像特征相似性和图像边缘保留的目标函数，并引入海洋捕食者优化算法进行优化，经过多次迭代，生成最终的融合图像；引入亮度感知分类器实现基于弱监督学习框架的数据集标注迁移；在YOLOv5网络中引入卷积块注意力模型，结合通道注意力和空间注意力，实现弱监督行人的检测。

8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：

构造增益算子对红外图像进行基于高频增益的显著性对比度增强，获得具有突出行人信息的高对比度红外图像；采用引导滤波对图像进行多尺度分解，获得增强后红外图像和可见光图像的子基础层和子细节层；

构建基于图像特征相似性和图像边缘保留的目标函数，并引入海洋捕食者优化算法进行优化，经过多次迭代，生成最终的融合图像；引入亮度感知分类器实现基于弱监督学习框架的数据集标注迁移；在YOLOv5网络中引入卷积块注意力模型，结合通道注意力和空间注意力，实现弱监督行人的检测。

9.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求6所述弱监督行人检测系统。

10.一种如权利要求6所述弱监督行人检测系统在行人目标检测中的应用。