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1.
针对可见光图像和红外图像的融合目标检测问题,提出了一种基于决策级融合的目标检测算法。通过建立带标注的数据集对YOLOv3网络进行重新训练,并在融合之前,利用训练好的YOLOv3网络对可见光图像和红外图像分别进行检测。在融合过程中,提出了一种新颖的检测融合算法,首先,保留只在可见光图像或只在红外图像中检测到的目标的准确结果;然后,对在可见光图像和红外图像中同时检测到的同一目标的准确结果进行加权融合;最后,将所得的检测结果进行合并,作为融合图像中所有对应目标的检测结果,进而实现基于决策级融合的快速目标检测。实验结果表明:各项指标在建立的数据集上均有较好的表现。所提算法的检测精度达到了84.07%,与单独检测可见光图像和红外图像的算法相比,检测精度分别提升了2.44%和21.89%,可以检测到更多的目标并且减少了误检目标的情况;与3种基于特征级图像融合的检测算法相比,算法的检测精度分别提升了4.5%,1.74%和3.42%。  相似文献   
2.
针对目前NAND FLASH随着使用时间的增长误码率随之增高的特性,提出了一种在使用更少校验位的情况下纠错能力更强的高速并行RCRF+BCH纠错方案,初步用RCRF的思想对部分初始擦除错误进行纠正,然后级联BCH码纠正剩余的位错,很好地保证数据的准确性,显著提高存储系统的可靠性。首先详细阐述了该高速并行算法的编译码原理和执行步骤,在BCH部分中使用消耗更少硬件资源的无求逆的iBM关键方程求解算法,然后推导出错误位置多项式不同路径的几种确定形式,方便应用组合逻辑对其进行描述,避免了复杂的迭代判断过程,进一步提高了译码速度,并采用模块化的处理方式和流水线的操作模式优化了BCH的编译码结构。最终在FPGA平台硬件实现并仿真验证了此方案的有效性。  相似文献   
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