类HED网络的热红外图像显著性人体检测深度网络 |
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引用本文: | 张骏,张鹏,张政,白云飞.类HED网络的热红外图像显著性人体检测深度网络[J].红外技术,2023(6):649-657. |
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作者姓名: | 张骏 张鹏 张政 白云飞 |
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作者单位: | 1. 中航华东光电有限公司;3. 国家特种显示工程技术研究中心 |
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基金项目: | 安徽省科技重大专项项目; |
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摘 要: | 热红外图像中的人体目标易于观察显著性强,应用广泛,但受限于热红外设备的硬件,往往图像中的人体目标边缘模糊,检测效果较差,同时因为热红外的特殊成像原理,人体目标检测时极易受到发热物和遮挡物的干扰,检测的精度也无法得到保证。针对上述问题,本文提出了一种类HED(holistically nested edge detection)的热红外显著性人体检测网络。网络采用类HED网络形式,通过将不同比例的空洞卷积编解码模块进行残差相加形式,完成人体目标的检测任务。实验证明该网络可以有效地检测人体目标,准确地预测边缘结构,同时在发热物及遮挡物等环境下也具有较高的检测精度。
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关 键 词: | HED VGG U-NET |
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