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基于PP-MRF模型的单目车载红外图像三维重建 被引量：9
1
作者 沈振一 孙韶媛 赵海涛 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期341-347,共7页
针对车载红外图像的特点,提出了一种使用超像素分割和面板参数马尔科夫随机场(PPMRF)相结合的单目车载红外图像三维重建方法.该方法首先通过超像素分割得到在纹理和亮度上相近的一系列小的区域,即超像素,然后训练PP-MRF模型,使它能对待... 针对车载红外图像的特点,提出了一种使用超像素分割和面板参数马尔科夫随机场(PPMRF)相结合的单目车载红外图像三维重建方法.该方法首先通过超像素分割得到在纹理和亮度上相近的一系列小的区域,即超像素,然后训练PP-MRF模型,使它能对待测试图像的各个超像素进行面板参数的分析和深度估计.通过实验证明了该方法能够有效地对单目车载红外图像做出深度估计及三维重建. 展开更多
关键词 图像处理 三维重建 车载红外图像 面板参数马尔科夫随机场(PP-MRF) 深度估计
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基于随机森林和超像素分割优化的车载红外图像彩色化算法 被引量：2
2
作者 沈振一 孙韶媛 +1 位作者 侯俊杰 赵海涛 《红外技术》 CSCD 北大核心 2015年第12期1041-1046,共6页
为了将红外图像中所包含的信息更加友好、直观地呈现给用户,改善用户对于红外图像的理解效果,针对车载红外图像的特点,提出了一种基于随机森林分类器和超像素分割算法相结合的车载红外图像彩色化算法。首先对原图的各个像素点进行特征提... 为了将红外图像中所包含的信息更加友好、直观地呈现给用户,改善用户对于红外图像的理解效果,针对车载红外图像的特点,提出了一种基于随机森林分类器和超像素分割算法相结合的车载红外图像彩色化算法。首先对原图的各个像素点进行特征提取,然后训练随机森林分类器,使它能够对待测试图像的各个像素点进行正确的分类。再使用超像素分割与直方图统计相结合的方法对分类结果图像进行优化。最后将优化后的分类结果图像转换到HSV色彩空间进行对应的色彩传递。通过实验证明该方法能够在很好的对红外图像进行彩色化处理的同时,保证色彩传递的正确性和实时性。 展开更多
关键词 车载红外图像 图像彩色化 随机森林 超像素分割
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改进YOLOv5s的车载红外图像目标检测 被引量：9
3
作者 宋甜 李颖 王静 《现代计算机》 2022年第2期21-28,共8页
针对车载红外图像分辨率低、目标小且细节模糊导致检测精度不高的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的目标检测网络。网络对SPP模块进行改进和添加,然后在骨干网络中嵌入了坐标注意力模块,将位置信息嵌入到通道注意力中,使得网络能够在更... 针对车载红外图像分辨率低、目标小且细节模糊导致检测精度不高的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的目标检测网络。网络对SPP模块进行改进和添加,然后在骨干网络中嵌入了坐标注意力模块,将位置信息嵌入到通道注意力中,使得网络能够在更大的区域上进行注意力,更多地关注重要的目标特征,提高模型的表现力。最后用EIOU边界框损失函数替换CIOU Loss,进一步提高网络的检测精度。在FLIR车载红外图像数据集的测试集上的实验表明,改进模型较YOLOv5s网络mAP@0.5值提升了3.4%,且几乎不影响检测速度和模型权重大小,满足体积小和轻量化的需求,适合部署到车载嵌入式系统中。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv5s SPP 坐标注意力机制 车载红外图像 边界框回归损失函数
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基于红外图像的目标检测算法分析
4
作者 花成才 磨少清 +2 位作者 陈怡霖 胡海 吴思雨 《汽车实用技术》 2024年第2期59-66,共8页
针对车载红外图像细节信息表现不明显、对比度低、成像效果差等缺点导致检测效率不高的问题,文章提出了一种基于YOLOv5s改进的目标检测网络。首先在头部网络中添加一个基于注意力机制的动态探测头,其特征层间的注意力机制用于尺度感知,... 针对车载红外图像细节信息表现不明显、对比度低、成像效果差等缺点导致检测效率不高的问题,文章提出了一种基于YOLOv5s改进的目标检测网络。首先在头部网络中添加一个基于注意力机制的动态探测头,其特征层间的注意力机制用于尺度感知,空间位置间的注意力机制用于空间感知,输出通道内的注意力机制用于任务感知,这使网络更加重点关注检测任务中相关联的前景目标,提升模型目标检测头的表达能力。然后在训练时用MPDIOU替换CIOU边界框损失函数,提升模型的定位精度与效率。最后把轻量级网络FasterNet添加到颈部网络末端中的C3模块,提升模型的实时性。实验结果表明,改进后的网络模型较改进前原始网络模型的mAP提升了2.1%,模型权重大小几乎不变,满足体积小与实时性的需求,适用于车载嵌入式系统中。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv5s 注意力机制 损失函数 车载红外图像
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基于金字塔型残差神经网络的红外图像深度估计 被引量：5
5
作者 顾婷婷 赵海涛 孙韶媛 《红外技术》 CSCD 北大核心 2018年第5期417-423,共7页
对车载红外图像进行深度估计,可应用于车辆的夜间辅助驾驶系统(Driver Assistant Systems,DAS),本文提出了一种新型的神经网络结构来估计红外图像的深度。受景物分类思想的启发,将传统深度估计方法中的回归问题转化为分类问题。首先,对... 对车载红外图像进行深度估计,可应用于车辆的夜间辅助驾驶系统(Driver Assistant Systems,DAS),本文提出了一种新型的神经网络结构来估计红外图像的深度。受景物分类思想的启发,将传统深度估计方法中的回归问题转化为分类问题。首先,对红外图像进行归一化预处理,并将深度图置于自然对数空间对距离进行远近分类。其次,设计了一种新型的金字塔输入残差神经网络(Pyramid Residual Neural Networks,PRN),将红外图像以金字塔型结构作为网络输入,网络结构分为粗略特征提取和精细特征提取两部分。最后,将全连接层改为全卷积层,大大减少了网络中的参数个数,降低计算复杂度。金字塔型结构的输入使得网络能够多尺度提取特征,这使得估计出的深度图场景中的对象轮廓比同一网络单一红外图像输入估计出的景物轮廓更清晰。此外,通过计算错误和准确性评价指标,证明本文的提出方法能够很好地估计红外图像的深度,对比实验验证了本文方法更具优势。 展开更多
关键词 深度估计 车载红外图像 金字塔型输入 残差网络 多尺度特征
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