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题名基于伪模态转换的红外目标融合检测算法
被引量:2
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作者
安浩南
赵明
潘胜达
林长青
无
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机构
上海海事大学信息工程学院
中国科学院智能红外感知重点实验室
上海船舶尾气智能监测工程技术研究中心
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期170-182,共13页
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基金
中国科学院智能红外感知重点实验室开放课题基金(No.CAS-IIRP-04)。
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文摘
为提高红外图像目标检测的精度和实时性,提出一种基于伪模态转换的红外目标融合检测算法.首先,利用双循环的生成对抗网络无需训练图像场景匹配的优势,获取红外图像所对应的伪可见光图像;然后,构建残差网络对双模态图像进行特征提取,并采取add叠加方式对特征向量进行融合,利用可见光图像丰富的语义信息来弥补红外图像目标信息的缺失,从而提高检测精度;最后,考虑到目标检测效率问题,采用YOLOv3单阶段检测网络对双模态目标进行三个尺度的预测,并利用逻辑回归模型对目标进行分类.实验结果表明,该算法能够有效地提高目标检测准确率.
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关键词
红外图像
目标检测
伪模态
生成对抗网络
残差网络
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Keywords
Infrared image
Target detection
Pseudo mode
Generating countermeasure network
Residual network
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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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