典型文献
融合热特征的机场航站楼热成像显著人体检测模型
文献摘要：
弱光背景下的目标检测是航站楼夜间巡检机器人的主要任务之一.然而,那些能够在计算资源有限的机器人平台运行的算法往往难以确保航站楼中人体目标的检测精度.为此,本文提出了一种融合热特征的显著人体检测模型.该模型仍然以U?Net神经网络作为基本架构,但是在解码器模块结构和模型轻量化方面重新进行了设计.一方面,在模型的解码器部分增加了由热特征分支和显著特征分支构成的融合模块,进而设计对图像高温区域更为敏感的预测损失函数,以提升算法在复杂场景下的检测精度;另一方面,通过精简编码器网络结构和控制解码器通道数的方式对模型进行了轻量化改进,以降低算法对计算资源的需求.4个数据集上的实验结果表明,本文方法既能确保较高的检测精度和很好的算法鲁棒性,又能以40 f/s以上的检测速度满足巡检机器人实时检测的需要.
文献关键词：
热成像图像;人体检测;显著性;热特征图;轻量化模型
中图分类号：
作者姓名：
於跃成;刘畅;汪川;史金龙
作者机构：
江苏科技大学计算机学院,镇江212100,中国
文献出处：
引用格式：
[1]於跃成;刘畅;汪川;史金龙-.融合热特征的机场航站楼热成像显著人体检测模型)[J].南京航空航天大学学报（英文版）,2022(04):434-449
A类：
显著人体检测,热特征图
B类：
机场航站楼,检测模型,弱光,目标检测,巡检机器人,主要任务,计算资源,机器人平台,平台运行,人体目标,检测精度,Net,基本架构,解码器,块结构,模型轻量化,显著特征,高温区,损失函数,复杂场景,精简,简编,编码器,通道数,检测速度,实时检测,热成像图像,轻量化模型
AB值：
0.308769
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