由于RGB图像易受光照条件影响,导致基于RGB的语义分割方法在弱光等环境下性能不佳,因此增加热红外数据的RGB-T语义分割逐渐成为计算机视觉领域的一个研究热点,也为基于全天候语义分割的自动驾驶奠定了基础.目前RGB-T语义分割方法大多采用特征融合来整合各模态的信息,主要包括多模态的特征提取,特征融合以及特征交互三步.但...
3的滤波器,通过第二层获得图像的第二水平特征,的第二水平特征表示为的第二水平特征表示为3.根据权利要求1所述的基于注意力多模态特征融合的无监督rgb-t目标跟踪方法,其特征在于:所述步骤(2)中,利用特征融合模块同时融合跨模态及跨水平的特征,特征融合模块由三个迭代的aff(a,b)函数组成,融合过程如下:f(a,b)...
实现本发明的关键是rgb-t图像多级深度特征提取和融合:通过对rgb和热红外图像提取的多级单模态特征进行融合,预测显著性:对rgb或热红外图像,从支柱网络的不同深度提取粗糙的多级特征;构建邻近深度特征融合模块,提取改善的多级单模态特征;构建多分支组融合模块,对不同模态特征进行融合;得到融合输出特征图;训练网络得到模型...
一种基于RGB-T多尺度特征融合的电气设备故障检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于RGB-T多尺度特征融合的电气设备故障检测方法说明:本发明公开了一种基于RGB‑T多尺度特征融合的电气设备故障检测方法,包括:将RGB图像和对应的...专利查询请上爱企查
本文利用RGB和热红外图像信息的补充关系,提出了一种基于多级深度融合特征的RGB-T图像显著性目标检测算法,并在公开数据集上进行实验,验证算法的有效性。论文的主要工作包括:首先,本文总结阐述了显著性目标检测领域的研究现状和基于RGB-T图像的计算机视觉算法研究,并着重介绍了三种与本文高度相关的主流检测算法,分别是基于...
本发明属于语义分割技术领域,尤其为一种RGBT双模态特征融合的语义分割方法,包括如下步骤:步骤1,构建网络模型:整个网络主要由双分支编码器和解码器,注意力融合模块两部分组成;步骤2,准备数据集:对整个卷积网络先用语义分割数据集进行训练;步骤3,训练网络模型:将步骤2中准备好的数据集输入到步骤1中构建好的网络模型中...
本发明公开了一种基于RGBT多尺度特征融合的电气设备故障检测方法,包括:将RGB图像和对应的T图像构成RGBT图像;对多通道RGBT图像中的RGB图像和T图像分别进行不同尺度特征提取,并将不同尺度特征进行交叉融合,构建图像目标分割模型;根据损失函数,通过标签样本对图像目标分割模型的输出进行深度监督训练;将待检测RGBT图像输入...
1.多级深度特征融合的RGB-T图像显著性目标检测方法,其特征在于,包括如下步骤: (1)对输入图像提取粗糙的多级特征: 对图像提取基础网络中位于不同深度的5级特征作为粗糙的单模态特征; (2)构建邻近深度特征融合模块,改善单模态特征: 建立多个邻近深度特征融合模块,然后通过该邻近深度特征融合模块将步骤(1)得到的5级粗...
其实现方案为:1.对输入图像提取粗糙的多级特征;2.构建邻近深度特征融合模块,改善单模态特征;3.构建多分支组融合模块,融合多模态特征;4.得到融合输出特征图;5.训练算法网络;6.预测RGB‑T图像的像素级显著图。本发明可有效融合来自不同模态图像的补充信息,能够在复杂多变场景下完整一致地检测图像显著目标,可用于...
基于多尺度模态融合的RGB-T目标跟踪网络 可见光-热红外(RGB-T)目标跟踪因受光照条件限制较小受到关注.针对不同尺度特征的分辨率与语义信息存在差异,可见光与热红外两种模态信息不一致的特点,以及现有网络在多... 程竹轩,范慧杰,唐延东,... - 《山东科技大学学报(自然科学版)》 被引量: 0发表: 2024年 基于高...