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基于车载计算机的红外图像移动目标检测
被引量:
4
1
作者
李博
王博
+3 位作者
韩京冶
杨宗睿
栗霖雲
傅畅之
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第S01期66-73,共8页
环境感知系统作为无人车平台的重要组成部分,是路径规划与决策控制等功能实现的基础与前提。结合车载计算机的硬件基础,设计一种复杂场景下的红外图像移动目标检测系统。该系统采用客户端/服务端(B/S)架构,在客户端浏览器进行服务请求后...
环境感知系统作为无人车平台的重要组成部分,是路径规划与决策控制等功能实现的基础与前提。结合车载计算机的硬件基础,设计一种复杂场景下的红外图像移动目标检测系统。该系统采用客户端/服务端(B/S)架构,在客户端浏览器进行服务请求后,服务端使用改进的YOLOv2算法对车载Rapid输入输出(RapidIO)高速总线传输来的红外图像进行目标检测;通过维度重聚类和改进激活函数等方法,有效降低了漏检和误检率;为弥补红外图像对比度低、纹理特征弱的缺点,提出一种基于直方图均衡化的双边滤波图像增强算法,该预处理能够有效保持图像轮廓细节信息。结果表明:改进YOLOv2算法的实时检测准确度相对于原始算法提升了4.1%;图像预处理算法显著提高了检测准确率;该系统可为开拓无人车载红外图像的应用领域提供可靠的技术支撑。
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关键词
红外图像
YOLOv2算法
车载计算机
移动目标检测
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职称材料
题名
基于车载计算机的红外图像移动目标检测
被引量:
4
1
作者
李博
王博
韩京冶
杨宗睿
栗霖雲
傅畅之
机构
中国兵器工业计算机应用技术研究所车辆综合电子系统研发部
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第S01期66-73,共8页
基金
“十三五”装备预先研究兵器工业联合基金项目(6141B012301)。
文摘
环境感知系统作为无人车平台的重要组成部分,是路径规划与决策控制等功能实现的基础与前提。结合车载计算机的硬件基础,设计一种复杂场景下的红外图像移动目标检测系统。该系统采用客户端/服务端(B/S)架构,在客户端浏览器进行服务请求后,服务端使用改进的YOLOv2算法对车载Rapid输入输出(RapidIO)高速总线传输来的红外图像进行目标检测;通过维度重聚类和改进激活函数等方法,有效降低了漏检和误检率;为弥补红外图像对比度低、纹理特征弱的缺点,提出一种基于直方图均衡化的双边滤波图像增强算法,该预处理能够有效保持图像轮廓细节信息。结果表明:改进YOLOv2算法的实时检测准确度相对于原始算法提升了4.1%;图像预处理算法显著提高了检测准确率;该系统可为开拓无人车载红外图像的应用领域提供可靠的技术支撑。
关键词
红外图像
YOLOv2算法
车载计算机
移动目标检测
Keywords
infrared image
image denoising and enhancing
YOLOv2 algrithm
onboard computer
moving object detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于车载计算机的红外图像移动目标检测
李博
王博
韩京冶
杨宗睿
栗霖雲
傅畅之
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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