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可见光-红外图像融合的目标检测综述
1
作者
朱自文
宋晓鸥
+1 位作者
崔巍
岂峰利
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第17期17-32,共16页
随着人工智能技术的快速发展,目标检测与识别的地位日益凸显。基于深度学习的可见光-红外图像融合的目标检测技术具有强大的特征提取和泛化能力,能够有效提取和融合可见光与红外图像特征。对基于双模态图像融合检测的发展现状进行概述,...
随着人工智能技术的快速发展,目标检测与识别的地位日益凸显。基于深度学习的可见光-红外图像融合的目标检测技术具有强大的特征提取和泛化能力,能够有效提取和融合可见光与红外图像特征。对基于双模态图像融合检测的发展现状进行概述,并在基于深度学习的目标检测基础上分析双模态图像融合检测的优势,对比介绍常用的数据集和主要的技术难题。对基于不同阶段融合的目标检测算法进行总结分析,指出特征级融合检测的优势与主导地位;重点对基于不同基础模型的融合检测算法进行分析和总结,探讨了Transformer在双模态融合检测领域的优势和主导地位,以及Mamba在未来研究中的巨大潜力。根据当前可见光-红外图像融合的目标检测研究现状,对未来以实际的开发应用为导向进行了展望。
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关键词
深度学习
目标
检测
双模态融合检测
图像
融合
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职称材料
题名
可见光-红外图像融合的目标检测综述
1
作者
朱自文
宋晓鸥
崔巍
岂峰利
机构
武警工程大学研究生大队
武警工程大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第17期17-32,共16页
基金
国家自然科学基金(61801516)。
文摘
随着人工智能技术的快速发展,目标检测与识别的地位日益凸显。基于深度学习的可见光-红外图像融合的目标检测技术具有强大的特征提取和泛化能力,能够有效提取和融合可见光与红外图像特征。对基于双模态图像融合检测的发展现状进行概述,并在基于深度学习的目标检测基础上分析双模态图像融合检测的优势,对比介绍常用的数据集和主要的技术难题。对基于不同阶段融合的目标检测算法进行总结分析,指出特征级融合检测的优势与主导地位;重点对基于不同基础模型的融合检测算法进行分析和总结,探讨了Transformer在双模态融合检测领域的优势和主导地位,以及Mamba在未来研究中的巨大潜力。根据当前可见光-红外图像融合的目标检测研究现状,对未来以实际的开发应用为导向进行了展望。
关键词
深度学习
目标
检测
双模态融合检测
图像
融合
Keywords
deep learning
object detection
dual-modal fusion detection
image fusion
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
可见光-红外图像融合的目标检测综述
朱自文
宋晓鸥
崔巍
岂峰利
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
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