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J-GLOBAL ID：202102253557815921   整理番号：21A0399294

複雑なシーンにおける赤外ターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

Infrared target detection and recognition in complex scene

著者 (5件)： Zhang Ruzhen (中国科学院光束控制重点実験室,四川 成都 610209;中国科学院光電技術研究所,四川 成都 610209;中国科学院大学,北京 100049) ,  Zhang Jianlin (中国科学院光束控制重点実験室,四川 成都 610209;中国科学院光電技術研究所,四川 成都 610209) ,  Qi Xiaoping (中国科学院光束控制重点実験室,四川 成都 610209;中国科学院光電技術研究所,四川 成都 610209) ,  Zuo Haorui (中国科学院光束控制重点実験室,四川 成都 610209;中国科学院光電技術研究所,四川 成都 610209) ,  Xu Zhiyong (中国科学院光束控制重点実験室,四川 成都 610209;中国科学院光電技術研究所,四川 成都 610209)
資料名： Guangdian Gongcheng  (Guangdian Gongcheng)
巻： 47  号： 10  ページ： 126-135  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2092A  ISSN： 1003-501X  CODEN： GUGOEC  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： 主流のターゲット検出ネットワークは高品質RGB画像における目標検出能力が際立っているが、解像度が低い赤外線画像に応用する時、目標検出性能は顕著に低下する。複雑なシーンの赤外線ターゲット検出識別能力を向上するために,本論文は,最初に,赤外線画像がRGB画像に近づき,次に,赤外線画像がRGB画像に近づき,検出精度をさらに改善するために,適切な赤外線画像前処理法を採用した。第2に,単一段階ターゲット検出ネットワークYOLOv3を基本ネットワークとして採用し,元のMSE損失関数の代わりにGIOU損失関数を用いた。実験検証により、このアルゴリズムは公開赤外データセットFLIRにおける検出の正確性が明らかに向上した。第三に、FLIRデータセットに存在する目標サイズのスパンが大きいという問題に対して、空間ピラミッド思想を参考し、SPPモジュールを入れ、特徴マップの表現能力を豊かにし、特徴マップの受容野を拡大する。実験により,提案した方法がターゲット検出の精度をさらに改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *赤外線 ,  損失関数 ,  ネットワーク ,  スパン ,  分解能 ,  角錐 ,  赤外線画像
準シソーラス用語： 検出能 ,  受容野 ,  ターゲット検出 ,  検出精度 ,  特徴マップ ,  実験検証 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： シーン ,  赤外 ,  ターゲット検出