"无人机载热红外图像目标检测方法及优势研究"
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无人机(Unmanned aerial vehicles, UAV)作为平台的图像获取和处理技术在近年来在交通、安防和环保等领域迅速发展。彩色图像在理想光照条件下对目标检测效果良好,利用深度学习技术可以轻松找到兴趣目标并识别其类别。然而,在夜间或光照不足的情况下,彩色图像的目标检测效果不理想,容易漏检或误检。红外相机则能够在这种条件下成像,因为它能感应到目标物发出的辐射,不受光照条件的影响。为满足行人和车辆检测的需求,本文研究了一种适用于无人机平台获取的热红外图像数据智能处理算法。 热红外图像相比彩色图像具有对比度低、纹理特征弱等缺点,因此,彩色图像和热红外图像具有明显的互补优势。大量工作已经致力于构建融合彩色和热红外图像的数据结构,但是彩色−热红外图像对不总是可用的,成本高且需要准确的图像配准,图像错位会降低检测器性能。因此,本文探索了只使用热红外图像进行目标检测的机制,以解决热红外图像中目标检测问题。 在本文中,提出了一种基于显著图融合的无人机载热红外图像目标检测方法。显著图是指图像中引人注目的区域,通过提取目标的显著性信息可以帮助定位目标区域。首先,我们通过深度学习技术对热红外图像进行特征提取和目标检测。然后,利用显著图融合算法将热红外图像的显著信息和彩色图像的文本信息进行融合,提高目标检测的准确性和鲁棒性。 本文的方法主要包括以下几个步骤:首先,通过深度学习网络提取热红外图像的特征,实现对目标的初步定位。然后,利用显著图算法对热红外图像进行显著性分析,提取目标的显著信息。接着,采用显著图融合算法将热红外图像和彩色图像的显著信息进行融合,得到更加准确和全面的目标检测结果。最后,通过实验验证了本文方法的有效性和可靠性,表明基于显著图融合的无人机载热红外图像目标检测方法具有较高的检测精度和鲁棒性,适用于各种环境和光照条件下的目标检测任务。 总的来说,本文提出的基于显著图融合的无人机载热红外图像目标检测方法充分利用了彩色图像和热红外图像之间的互补性,通过显著性信息的融合实现目标检测的提高。该方法在实际应用中具有广泛的应用前景,可以为无人机在交通、安防和环保领域的应用提供有效支持,为智能城市和智能交通系统的发展做出贡献。
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