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基于红外热成像与YOLOv3的夜间目标识别方法

易诗,  聂焱,  张洋溢,  赵茜茜,  庄依彤

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易诗, 聂焱, 张洋溢, 赵茜茜, 庄依彤. 基于红外热成像与YOLOv3的夜间目标识别方法[J]. 红外技术, 2019, 41(10): 970-975.
引用本文: 易诗, 聂焱, 张洋溢, 赵茜茜, 庄依彤. 基于红外热成像与YOLOv3的夜间目标识别方法[J]. 红外技术, 2019, 41(10): 970-975.
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YI Shi, NIE Yan, ZHANG Yangyi, ZHAO Qianqian, ZHUANG Yitong. Nighttime Target Recognition Method Based on Infrared Thermal Imaging and YOLOv3[J]. Infrared Technology , 2019, 41(10): 970-975.
Citation: YI Shi, NIE Yan, ZHANG Yangyi, ZHAO Qianqian, ZHUANG Yitong. Nighttime Target Recognition Method Based on Infrared Thermal Imaging and YOLOv3[J]. Infrared Technology , 2019, 41(10): 970-975.
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基于红外热成像与YOLOv3的夜间目标识别方法

  • 成都理工大学信息科学与技术学院,四川成都,610059

  • 成都理工大学

基金项目: 国家大学生创新创业项目“基于深度学习的人脸识别跟随机器人”(201810616033)
详细信息

  • 中图分类号: TN919.5

Nighttime Target Recognition Method Based on Infrared Thermal Imaging and YOLOv3

    摘要
  • 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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