發(fā)布時間：2018-03-12 08:39

  本文選題：紅外圖像　切入點：紅外場景　出處：《紅外技術》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：采用深度學習的方法實現(xiàn)紅外圖像場景語義理解。首先,建立含有4類別前景目標和1個類別背景的用于語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)絡為基礎,結合條件隨機場后處理優(yōu)化模型,搭建端到端的紅外語義分割算法框架并進行訓練。最后,在可見光和紅外測試集上對算法框架的輸出結果進行評估分析。實驗結果表明,采用深度學習的方法對紅外圖像進行語義分割能實現(xiàn)圖像的像素級分類,并獲得較高的預測精度。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,實現(xiàn)紅外場景的語義理解。
[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】： 中國科學院上海技術物理研究所;中國科學院大學;中國科學院紅外探測與成像技術重點實驗室;
【基金】：國家“十二五”國防預研項目 上海物證重點實驗室基金(2011xcwzk04) 中國科學院青年創(chuàng)新促進會資助(2014216)
【分類號】：TP183;TP391.41

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