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基于深度学习的红外与可见光决策级融合跟踪

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摘要

文中提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合跟踪方法。首先阐述了将基于深度学习的物体迁移至视觉跟踪的可能性,引入课题组前期提出的基于深度学习物体检测的视觉跟踪方法。建立了参数传递模型,并从已有的基于深度学习的物体检测模型中抽取了指定对象的可见光物体检测模型,并以此作为基于深度学习的红外物体检测预训练模型,再采用实地采集的红外图像数据集进行fine-tuning训练,进而得到基于深度学习的红外物体检测模型。在此基础上,建立了基于深度学习的红外与可见光决策级融合跟踪模型。最后,进行了单波段跟踪与双波段融合跟踪对比实验,结果表明,文中提出的基于深度学习的双波段融合跟踪相比于单波段跟踪在跟踪精度和成功率上均有所提升,验证了算法的有效性。

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补充资料

DOI:10.3788/lop56.071502

作者单位:

    国防科技大学电子对抗学院
    合肥 解放军电子工程学院科研部红外与低温等离子所704信箱
    合肥市 黄山路460号 解放军电子工程学院 科研部704信箱 安徽省红外与低温等离子体重点实验室
    合肥电子工程学院
    西南电子电信技术研究所

引用该论文

唐聪,凌永顺,杨华,杨星,同武勤. 基于深度学习的红外与可见光决策级融合跟踪[J].激光与光电子学进展,2019,56(07):071502.