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基于可见光/红外图像的夜间道路场景语义分割
被引量：
7
1
作者
吴骏逸
谷小婧
顾幸生
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期301-309,共9页
针对夜间道路场景解析困难的问题,提出了一种联合可见光与红外热像图实现夜间场景语义分割的方法。首先将双谱图像分别输入至两路并行的全卷积神经网络中,在网络的尾端融合特征并预测得到初步的语义分割结果。在此基础上,对双谱图像进...
针对夜间道路场景解析困难的问题,提出了一种联合可见光与红外热像图实现夜间场景语义分割的方法。首先将双谱图像分别输入至两路并行的全卷积神经网络中,在网络的尾端融合特征并预测得到初步的语义分割结果。在此基础上,对双谱图像进行自适应直方图均衡及双边滤波,并利用基于双谱图像信息的稠密条件随机场对语义分割结果进行优化。实验结果表明,相比于单独使用可见光图、红外热像图、融合图,本文方法可以对夜间道路场景进行更准确的解析。
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关键词
语义分割
红外热像图
全卷积神经网络
稠密条件随机场
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职称材料
一种红外热图像目标区域分割的深度学习算法
被引量：
10
2
作者
朱莉
赵俊
+3 位作者
傅应锴
张晶
沈惠
张守峰
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期107-114,121,共9页
为了解决复杂背景下红外热图像目标区域分割困难的问题,提出了一种利用全卷积网络和稠密条件随机场的深度学习分割算法.首先,利用全卷积网络进行像素级别特征提取,获得粗分割结果;然后,使用稠密条件随机场对粗分割结果进行上下文信息优...
为了解决复杂背景下红外热图像目标区域分割困难的问题,提出了一种利用全卷积网络和稠密条件随机场的深度学习分割算法.首先,利用全卷积网络进行像素级别特征提取,获得粗分割结果;然后,使用稠密条件随机场对粗分割结果进行上下文信息优化的精分割,最终实现目标区域的分割.将该算法应用于实际采集的太阳能板红外热图像数据集,五折交叉验证结果表明,该算法平均查准率为89.96%,平均查全率为94.55%,平均F1 指数为0.9118,平均J指数为0.8687.同时,最高查准率为93.35%,最高查全率为97.59%,最高F1 指数为0.9562,最高J指数为0.9125,均高于现有的主要算法.该算法耗时短且不需过多的人工干预,能实现复杂背景下红外热图像目标区域的有效分割.
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关键词
红外热图像
分割
全卷积网络
稠密条件随机场
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职称材料
题名
基于可见光/红外图像的夜间道路场景语义分割
被引量：
7
1
作者
吴骏逸
谷小婧
顾幸生
机构
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期301-309,共9页
基金
国家自然科学基金(61775058
61573144
61502293)
文摘
针对夜间道路场景解析困难的问题,提出了一种联合可见光与红外热像图实现夜间场景语义分割的方法。首先将双谱图像分别输入至两路并行的全卷积神经网络中,在网络的尾端融合特征并预测得到初步的语义分割结果。在此基础上,对双谱图像进行自适应直方图均衡及双边滤波,并利用基于双谱图像信息的稠密条件随机场对语义分割结果进行优化。实验结果表明,相比于单独使用可见光图、红外热像图、融合图,本文方法可以对夜间道路场景进行更准确的解析。
关键词
语义分割
红外热像图
全卷积神经网络
稠密条件随机场
Keywords
semantic segmentation
infrared thermal image
fully convolution neural network
dense condition random field
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种红外热图像目标区域分割的深度学习算法
被引量：
10
2
作者
朱莉
赵俊
傅应锴
张晶
沈惠
张守峰
机构
南昌大学信息工程学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期107-114,121,共9页
基金
国家自然科学基金（61463035）
中国博士后科学基金（2016M592117）
+3 种基金
江西省杰出青年基金（2018ACB21038）
微软Azure研究基金（2017）
博士后研究人员日常经费补助（2017RC01）
江西省博士后科研择优项目（2016KY01）
文摘
为了解决复杂背景下红外热图像目标区域分割困难的问题,提出了一种利用全卷积网络和稠密条件随机场的深度学习分割算法.首先,利用全卷积网络进行像素级别特征提取,获得粗分割结果;然后,使用稠密条件随机场对粗分割结果进行上下文信息优化的精分割,最终实现目标区域的分割.将该算法应用于实际采集的太阳能板红外热图像数据集,五折交叉验证结果表明,该算法平均查准率为89.96%,平均查全率为94.55%,平均F1 指数为0.9118,平均J指数为0.8687.同时,最高查准率为93.35%,最高查全率为97.59%,最高F1 指数为0.9562,最高J指数为0.9125,均高于现有的主要算法.该算法耗时短且不需过多的人工干预,能实现复杂背景下红外热图像目标区域的有效分割.
关键词
红外热图像
分割
全卷积网络
稠密条件随机场
Keywords
infrared thermal image
segmentation
fully convolutional network
dense conditional random field
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可见光/红外图像的夜间道路场景语义分割
吴骏逸
谷小婧
顾幸生
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
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职称材料
2
一种红外热图像目标区域分割的深度学习算法
朱莉
赵俊
傅应锴
张晶
沈惠
张守峰
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
10
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