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J-GLOBAL ID：202002261879401805   整理番号：20A1659101

無人機熱赤外と可視光画像マッチング法【JST・京大機械翻訳】

A Method for Matching between UAV Thermal Infrared Images and Optical Images

著者 (6件)： Cui Zhixiang (信息工程大学,河南 鄭州 450001;31682 部隊,甘粛 蘭州 730020) ,  Lan Chaozhen (信息工程大学,河南 鄭州,450001) ,  Xiong Xin (信息工程大学,河南 鄭州,450001) ,  Zhang Yongxian (信息工程大学,河南 鄭州,450001) ,  Hou Huitai (信息工程大学,河南 鄭州,450001) ,  Liu Chenbo (92880 部隊,浙江 舟山,316000)
資料名： Cehuikexue Jishu Xuebao  (Cehuikexue Jishu Xuebao)
巻： 36  号： 6  ページ： 609-613  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2660A  ISSN： 1673-6338  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 異種のUAV映像の視角,分解能,およびグレイ値の差異が大きいという特徴に照準を定めて,本論文は,セマンティック深さの局所的特徴に基づく無人機熱赤外と可視画像マッチングの方法を提案した。最初に,全畳込みニューラルネットワークと注意機構を用いて,セマンティック情報の深さ局所特徴を抽出した。次に,kd-treeマッチングを,マルチチャネル特性グラフをディスクリプタとして実行した。最後に,ベクトル場一貫性VFC(VectorFieldCon-sensus)とランダムサンプリング一貫性RANSAC(RandomSampleConsensus)を組合せ(VFC-RANSAC)と誤整合除去した。その結果,無人機熱赤外と可視光画像のロバストマッチングを実現した。マッチング試験は,SIFTとKAZEによって抽出された人工的特徴と比較して,深さ特性は,より大きい画像幾何学と放射差異に抵抗することができて,RANSACと比較して,VFC-RANSACは,より効果的に,より正確なマッチングとマッチング精度を得ることができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 幾何学 ,  *赤外線 ,  分解能 ,  *無人機 ,  映像 ,  ベクトル場 ,  無作為抽出 ,  ロバスト性 ,  統制索引語 ,  視角 ,  局所特徴 ,  畳込みニューラルネットワーク
準シソーラス用語： マルチチャネル ,  *可視画像 ,  RANSAC , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無人機 ,  赤外 ,  可視光画像 ,  マッチング