摘要
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.
基金项目
202国家级大学生创新训练计划(202210336038)
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