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基于多值免疫网络的红外与可见光协同目标检测
1
作者
陈炳文
王文伟
秦前清
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期654-659,共6页
采用模糊自适应共振神经网络建立红外与可见光各自的背景模型;依据多值免疫网络模型,将红外背景模型视为B细胞,可见光背景模型视为T细胞,设计一系列免疫应答策略来协同建立B细胞与T细胞的交互模型,并以此分析各像素点的背景模糊隶属度...
采用模糊自适应共振神经网络建立红外与可见光各自的背景模型;依据多值免疫网络模型,将红外背景模型视为B细胞,可见光背景模型视为T细胞,设计一系列免疫应答策略来协同建立B细胞与T细胞的交互模型,并以此分析各像素点的背景模糊隶属度来检测目标.实验结果表明,该算法的F1指标高达96.4%,能有效协同互补红外与可见光信息,检测出复杂场景下的目标.
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关键词
目标检测
红外与可见光监控
多值免疫网络
模糊自适应共振神经网络
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职称材料
题名
基于多值免疫网络的红外与可见光协同目标检测
1
作者
陈炳文
王文伟
秦前清
机构
中国电子科技集团公司二十八所
武汉大学电子信息学院
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期654-659,共6页
基金
国家863项目(2012AA091701)
国家科技支撑计划项目(2011BAK08B02)
+1 种基金
湖北省自然科学基金项目(2011CDB452)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(212274467)~~
文摘
采用模糊自适应共振神经网络建立红外与可见光各自的背景模型;依据多值免疫网络模型,将红外背景模型视为B细胞,可见光背景模型视为T细胞,设计一系列免疫应答策略来协同建立B细胞与T细胞的交互模型,并以此分析各像素点的背景模糊隶属度来检测目标.实验结果表明,该算法的F1指标高达96.4%,能有效协同互补红外与可见光信息,检测出复杂场景下的目标.
关键词
目标检测
红外与可见光监控
多值免疫网络
模糊自适应共振神经网络
Keywords
target detection
thermal-visible surveillance
multiple-valued immune network
fuzzy adaptive resonance neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多值免疫网络的红外与可见光协同目标检测
陈炳文
王文伟
秦前清
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
0
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