基于可见光/红外图像的夜间道路场景语义分割 |
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引用本文: | 吴骏逸,谷小婧,顾幸生.基于可见光/红外图像的夜间道路场景语义分割[J].华东理工大学学报(自然科学版),2019,45(2). |
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作者姓名: | 吴骏逸 谷小婧 顾幸生 |
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作者单位: | 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237;华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237;华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
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摘 要: | 针对夜间道路场景解析困难的问题,提出了一种联合可见光与红外热像图实现夜间场景语义分割的方法。首先将双谱图像分别输入至两路并行的全卷积神经网络中,在网络的尾端融合特征并预测得到初步的语义分割结果。在此基础上,对双谱图像进行自适应直方图均衡及双边滤波,并利用基于双谱图像信息的稠密条件随机场对语义分割结果进行优化。实验结果表明,相比于单独使用可见光图、红外热像图、融合图,本文方法可以对夜间道路场景进行更准确的解析。
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关 键 词: | 语义分割 红外热像图 全卷积神经网络 稠密条件随机场 |
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