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题名红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法
被引量:7
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作者
易诗
张洋溢
聂焱
赵茜茜
庄依彤
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机构
成都理工大学信息科学与技术学院
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2019年第3期268-272,共5页
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基金
国家大学生创新创业项目(201810616033)
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文摘
红外热成像图像具有分辨率较低,细节模糊,对于快速运动目标适应性较差的特点。本文提出了一种结合目标检测算法,目标跟踪算法的红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法。该方法根据红外图像特点,使用ViBE算法检测运动目标,检测出图像中显著运动目标后,触发跟踪器,使用fDSST目标跟踪算法对显著运动目标进行跟踪。测试结果表明,该方法对于快速运动的红外图像目标能够高效检测、快速跟踪。检测与跟踪效果相对传统方法具有检测率更高、鲁棒性更好、实时性更强的优势,对于红外图像中目标检测与跟踪具有很强应用价值。
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关键词
红外图像
运动目标检测
目标跟踪
ViBE算法
fDSST算法
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Keywords
infrared image
moving target detection
target tracking
ViBE algorithm
fDSST algorithm
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分类号
TN919.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于红外热成像与YOLOv3的夜间目标识别方法
被引量:8
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作者
易诗
聂焱
张洋溢
赵茜茜
庄依彤
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机构
成都理工大学信息科学与技术学院
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2019年第10期970-975,共6页
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基金
国家大学生创新创业项目“基于深度学习的人脸识别跟随机器人”(201810616033)
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文摘
红外热成像图像反应物体温度信息,受环境条件影响较少,对于特定条件下的夜间安防监控、行车辅助、航运、军事侦查等方面具有很强应用价值。近年来使用人工智能对图像中目标检测与识别技术发展突飞猛进,广泛应用于各个领域。本文提出了一种结合红外热成像图像处理技术与人工智能目标识别技术的夜间目标识别方法。实时采集热成像视频进行预处理,增强其对比度与细节,使用基于深度学习技术的最新目标检测框架YOLOv3对采集处理后的热成像图像中特定目标进行检测,输出检测结果。测试结果表明,该方法对于夜间目标识别率高、实时性强,结合了红外热成像夜间监测和人工智能目标检测的优势,对于夜间的目标识别、跟踪技术具有重大应用价值。
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关键词
红外热成像
目标识别
人工智能
YOLOv3
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Keywords
infrared thermal imaging
target recognition
artificial intelligence
YOLOv3
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分类号
TN919.5
[电子电信—通信与信息系统]
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