Nighttime Target Recognition Method Based on Infrared Thermal Imaging and YOLOv3
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摘要: 红外热成像图像反应物体温度信息,受环境条件影响较少,对于特定条件下的夜间安防监控、行车辅助、航运、军事侦查等方面具有很强应用价值.近年来使用人工智能对图像中目标检测与识别技术发展突飞猛进,广泛应用于各个领域.本文提出了一种结合红外热成像图像处理技术与人工智能目标识别技术的夜间目标识别方法.实时采集热成像视频进行预处理,增强其对比度与细节,使用基于深度学习技术的最新目标检测框架YOLOv3对采集处理后的热成像图像中特定目标进行检测,输出检测结果.测试结果表明,该方法对于夜间目标识别率高、实时性强,结合了红外热成像夜间监测和人工智能目标检测的优势,对于夜间的目标识别、跟踪技术具有重大应用价值.
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期刊类型引用(9)
1. 胡焱，赵宇航，胡皓冰，巩银，孙寰宇. 基于YOLOv5s的轻量化红外图像行人目标检测研究. 激光与红外. 2024(02): 295-301 . 
百度学术
2. 陈玉. 胜利能源储运中心智能化建设方案设计. 煤炭工程. 2024(07): 35-40 . 百度学术
3. 刘瀚文，王红霞，周奎，张友兵. YOLOv4-tiny网络夜间行人检测算法研究. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2023(05): 908-915 . 百度学术
4. 杨帆，徐军，吴振生，孙明晓，金添. 基于Web端多节点红外热成像传感系统设计. 激光杂志. 2022(02): 154-157 . 百度学术
5. 党相昭，何赟泽，程亮，杜闯，刘圳康，杨春利，王磊刚，杨士远. 面向水域场景的热成像人员识别算法研究. 电子测量与仪器学报. 2022(08): 187-193 . 百度学术
6. 楼哲航，罗素云. 基于YOLOX和Swin Transformer的车载红外目标检测. 红外技术. 2022(11): 1167-1175 . 本站查看
7. 杨延涛，李飞龙，王虎. 基于物联网的室内自主消防机器人设计. 电子元器件与信息技术. 2021(11): 68-73 . 百度学术
8. 李想，孙韶媛，刘训华，顾立鹏. 基于ConvLSTM双通道编码网络的夜间无人车场景预测. 红外技术. 2020(08): 789-794 . 本站查看
9. 杜春晖. 基于多技术融合的煤矿井下采掘运输设备防碰撞系统. 煤炭学报. 2020(S2): 1060-1068 . 百度学术
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