改进的CNN用于单帧红外图像行人检测的方法.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共29页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
改进的CNN用于单帧红外图像行人检测的方法.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO背景介绍红外图像行人检测的挑战改进CNN的重要性PARTTHREE传统红外图像行人检测方法CNN在计算机视觉中的应用改进CNN的方法研究现状PARTFOUR改进的CNN模型设计数据预处理和增强训练和优化过程模型评估标准PARTFIVE实验设置和数据集描述实验结果展示结果分析与其他方法的比较PARTSIX当前方法局限性未来改进方向在其他场景中的应用前景PARTSEVEN主要贡献总结对红外图像行人检测领域的意义THANKYOU
基于改进Fast R-CNN的红外图像行人检测研究.docx
基于改进FastR-CNN的红外图像行人检测研究摘要:针对红外图像行人检测的问题,本文提出了一种基于改进FastR-CNN的方法,该方法在原有FastR-CNN的基础上引入了形态学操作和优化神经网络框架,提高了检测精度和速度。实验结果表明,该方法较传统的行人检测方法具有更好的性能表现。关键词:行人检测,红外图像,FastR-CNN,形态学操作,优化神经网络框架1.引言行人检测在计算机视觉领域中具有重要的应用价值,广泛应用于视频监控、自动驾驶、智能交通等领域。红外图像行人检测相比于可见光图像具有较好的鲁棒性
单帧红外图像噪声去除方法研究.docx
单帧红外图像噪声去除方法研究标题:单帧红外图像噪声去除方法研究摘要:随着红外成像技术的迅猛发展,红外图像的质量越来越受到关注。其中一个重要的问题是如何去除红外图像中的噪声。本论文以单帧红外图像噪声去除方法为研究对象,综合考虑了传统方法和深度学习方法,并提出了一种基于深度学习的优化算法。实验结果表明,该方法在去除红外图像噪声方面取得了比传统方法更好的效果。关键词:红外图像,噪声去除,传统方法,深度学习,优化算法1.引言红外图像的应用范围逐渐扩大,例如夜视、目标检测和医疗诊断等领域。然而,由于红外图像本身的特
单帧红外图像噪声去除方法研究的开题报告.docx
单帧红外图像噪声去除方法研究的开题报告一、选题背景红外(IR)图像具有人眼不可见的特点,适合于在夜间和低能见度条件下进行成像。红外图像具有独特的温度特征,因此广泛应用于工业、医疗、环境监测等领域。然而,由于红外传感器本身的物理特性和热烟噪声等因素的影响,单帧红外图像可能存在噪声问题。噪声对于分类、识别、目标检测和跟踪等任务会产生负面影响。因此,该研究旨在研究有效的单帧红外图像噪声去除方法。二、研究目的本研究旨在探索有效的单帧红外图像噪声去除方法,以提高红外图像的质量和精度。三、研究内容1.综述单帧红外图像
改进双边滤波与多帧平均联合的红外序列图像降噪方法.pdf
本发明公开了一种改进双边滤波与多帧平均联合的红外序列图像降噪方法,其方法实现步骤顺序为:(1)输入非制冷红外探测器采集数据;(2)挡片校正去除基底固有的横竖条纹和其他固有噪声;(3)两点校正实现图像非均匀性校正;(4)改进的双边滤波器去除动态随机噪声;(5)对连续的5帧图像集进行多帧平均进一步去除随机噪声。本发明解决了传统红外序列图像去除条纹噪声方法存在细节模糊和边缘结构信息丢失的严重问题。不仅能有效地降低噪声,特别是条纹噪声,而且能较好地保留图像的边缘结构信息。