[论文笔记]Multi-Channel CNN-based Object Detection for Enhanced Situation Awareness

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论文链接:Multi-Channel CNN-based Object Detection for Enhanced Situation Awareness

本文主要是对红外和可见光图像中的目标进行检测,把三个灰度图像叠加成一幅三通道彩色图像,然后使用fast-rcnn 进行目标检测,一张图片只检测一个目标,目标是一类(车)。
R通道:中波段红外图像(mid-wave infrared image, MWIR)
G通道:运动图像(视频中两帧的差值)
B通道:可见光图像

这里并没有使用特殊的融合技术来把三幅图像融合成一幅彩色图像,而是直接叠加,生成的彩色图像如下图是很不自然的

这里写图片描述

下面是使用的数据集(ATR database from Military Sensing Information Analysis Center (SENSIAC). This database package contains 207 GB of MWIR imagery and 106 GB of visible imagery along with ground truth data. )
数据集地址(打不开):https://www.sensiac.org/
数据集使用的样本

这里写图片描述

最后检测的结果为

这里写图片描述

这里写图片描述

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