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红外-可见光图像融合的全天候目标追踪方法

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目前主流的监控视频处理方式仍然是根据光照条件,单独使用可见光或红外光视频.本文提出双流全卷积孪生网络,旨在利用图像融合技术,将可见光与红外光图像各自的优点互补,辅助目标检测与追踪.在特征提取模块,构建以DenseNet为主干的孪生神经网络.在特征融合与重构阶段,使用全卷神经网络构造全局特征和模板特征.在目标追踪阶段,对全局特征和模板特征进行互相关操作,得到跟踪结果.本文方法充分利用双模态视频的深度信息,有效解决极端天气以及夜间光线不足造成的图像采集模糊问题,增强追踪模型在复杂情景下的鲁棒性.
All-weather tracking method based on infrared-visible image fusion

马哲杰、王昱霖、李平

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杭州电子科技大学计算机学院,浙江 杭州 310018

计算机视觉 孪生神经网络 图像融合 目标追踪 红外图像 可见光图像

202国家级大学生创新训练计划

202210336038

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.06.020

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(6)
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