發(fā)布時(shí)間：2018-03-12 08:39

  本文選題：紅外圖像　切入點(diǎn)：紅外場(chǎng)景　出處：《紅外技術(shù)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：采用深度學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)紅外圖像場(chǎng)景語(yǔ)義理解。首先,建立含有4類別前景目標(biāo)和1個(gè)類別背景的用于語(yǔ)義分割研究的紅外圖像數(shù)據(jù)集。其次,以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),結(jié)合條件隨機(jī)場(chǎng)后處理優(yōu)化模型,搭建端到端的紅外語(yǔ)義分割算法框架并進(jìn)行訓(xùn)練。最后,在可見(jiàn)光和紅外測(cè)試集上對(duì)算法框架的輸出結(jié)果進(jìn)行評(píng)估分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)紅外圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割能實(shí)現(xiàn)圖像的像素級(jí)分類,并獲得較高的預(yù)測(cè)精度。從而可以獲得紅外圖像中景物的形狀、種類、位置分布等信息,實(shí)現(xiàn)紅外場(chǎng)景的語(yǔ)義理解。
[Abstract]:The method of depth learning is used to realize the semantic understanding of infrared image scene. Firstly, the infrared image data set with four categories foreground target and one category background for semantic segmentation research is established. Secondly, the deep convolution neural network is used as the basis. Combined with the conditional random field post-processing optimization model, the end-to-end infrared semantic segmentation algorithm framework is built and trained. Finally, the output results of the algorithm are evaluated and analyzed on the visible light and infrared test sets. The experimental results show that, By using the method of depth learning to segment infrared images, the pixel level classification of infrared images can be realized, and high prediction accuracy can be obtained. Thus, the information of the shape, type and location distribution of the scene in infrared images can be obtained. The realization of infrared scene semantic understanding.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);中國(guó)科學(xué)院紅外探測(cè)與成像技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家“十二五”國(guó)防預(yù)研項(xiàng)目 上海物證重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金(2011xcwzk04) 中國(guó)科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會(huì)資助(2014216)
【分類號(hào)】：TP183;TP391.41

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本文編號(hào)：1600810