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基于BIRD网络的智能红外全景识别系统

陈国胜,  胡福东,  周成宝,  李邵军,  李宁,  包祖超,  李英杰

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文章导航 > 红外技术  > 2018 >  40(8): 765-770
陈国胜, 胡福东, 周成宝, 李邵军, 李宁, 包祖超, 李英杰. 基于BIRD网络的智能红外全景识别系统[J]. 红外技术, 2018, 40(8): 765-770.
引用本文: 陈国胜, 胡福东, 周成宝, 李邵军, 李宁, 包祖超, 李英杰. 基于BIRD网络的智能红外全景识别系统[J]. 红外技术, 2018, 40(8): 765-770.
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CHEN Guosheng, HU Fudong, ZHOU Chenbao, LI Shaojun, LI Ning, BAO Zuchao, LI Yingjie. Intelligent Infrared Panoramic Recognition System Based on BIRD Network[J]. Infrared Technology , 2018, 40(8): 765-770.
Citation: CHEN Guosheng, HU Fudong, ZHOU Chenbao, LI Shaojun, LI Ning, BAO Zuchao, LI Yingjie. Intelligent Infrared Panoramic Recognition System Based on BIRD Network[J]. Infrared Technology , 2018, 40(8): 765-770.
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基于BIRD网络的智能红外全景识别系统

详细信息

  • 中图分类号: TN216

Intelligent Infrared Panoramic Recognition System Based on BIRD Network

    摘要
  • 摘要: 针对当前军用车辆观瞄系统存在全域感知能力差、危险目标识别率低的问题,本文提出并实现了一种基于深度学习的智能红外全景识别系统.首先根据可靠性和低功耗原则设计了该系统的硬件部分;其次,为解决红外图像中行人和车辆识别率低、实时性差的问题,设计了一种BIRD(Brisk InfraRed Detection,BIRD)深度神经网络,实现对行人或车辆进行检测与识别;此外,基于旋转平台多源传感器参数,实现红外相机快速帧间连续拼接;实验结果表明,本系统在实时输出360°红外全景影像的同时,能对当前视场中的目标进行同步检测识别,在保证相同准确率的前提下,所采用的BIRD网络与RCNN网络相比,处理PAL视频的平均耗时减少175 ms,表现出了实时、稳定的工作性能.
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