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基于红外可见光融合的低能见度道路目标检测算法
文献摘要：
红外图像与可见光图像均被广泛用于目标检测领域,但单模态图像难以满足低能见度道路目标检测的需求,因此本文从双模态融合角度出发,提出一种基于红外可见光融合的低能见度道路目标检测算法.首先,运用多种红外可见光双模态图像融合算法对输入图像进行预处理,并对融合图像的均值、标准差、信息熵、平均梯度、空间频率等5个参数进行定量分析,然后,优化训练检测网络得到针对低能见度道路目标的检测模型,最后,从模型训练结果和目标检测结果的角度评估算法和模型的正确性.实验结果表明,本文算法训练出的模型误检率和漏检率较其他算法明显降低,检测精度较现有算法使用单模态图像由75.51%提升到88.86%,且图像处理速度能够满足实时检测的需求.
文献关键词：
红外图像;低能见度;融合算法;道路目标检测
中图分类号：
作者姓名：
吴泽;缪小冬;李伟文;虞浒
作者机构：
南京工业大学 机械与动力工程学院,江苏 南京 211816
文献出处：
引用格式：
[1]吴泽;缪小冬;李伟文;虞浒-.基于红外可见光融合的低能见度道路目标检测算法)[J].红外技术,2022(11):1154-1160
A类：
B类：
低能见度,道路目标检测,目标检测算法,红外图像,可见光图像,检测领域,单模,双模态,模态融合,图像融合,融合算法,融合图像,信息熵,平均梯度,空间频率,测网,检测模型,模型训练,评估算法,算法训练,练出,误检率,漏检率,检测精度,处理速度,实时检测
AB值：
0.273461
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