الكشف عن البشر في صور الأشعة تحت الحمراء منخفضة الدقة

49

الوصف

من الممكن اكتشاف البشر في صور الأشعة تحت الحمراء منخفضة الدقة بسبب البقع الساخنة القليلة التي تظهر بسبب توقيع الحرارة.

نقترح نهجًا من مرحلتين للكشف البشري في صور LWIR: (1) تطبيق المناطق القصوى المستقرة القصوى (MSER) لاكتشاف النقاط الساخنة بدلاً من الطرح في الخلفية أو النافذة المنزلقة و (2) التحقق من النقاط الساخنة المكتشفة باستخدام الواصفات القائمة على ميزات القناة المتكاملة (ICF) ومصنف Naive Bayes.

تم التحقق من صحة هذا النهج عن طريق الاختبار على مجموعة بيانات صور LWIR تحتوي على مقاطع فيديو منخفضة الدقة في الوقت الفعلي. يعد هذا النهج جديدًا لأنه يحقق معدلات اكتشاف عالية مع امتلاك وقت تشغيل حسابي منخفض ، وعلى عكس العديد من الأعمال ذات الصلة في الكشف البشري ، دون افتراض أن الأهداف تتحرك في إطار الصورة..

في هذا المشروع ، اتبعت نهجًا من خطوتين لاكتشاف البشر في الوقت الفعلي باستخدام صور LWIR الملتقطة بواسطة كاميرا مثبتة على طائرة بدون طيار. يركز هذا النهج بشكل خاص
على الصور منخفضة الدقة النموذجية لمنصات الطائرات بدون طيار وتستخدم الخوارزميات التي يمكن تشغيلها على الطاقة الحسابية المحدودة المتاحة. هذا النهج قوي أيضًا في تغيير ظروف الإضاءة والخلفية ، على عكس الأساليب التي تعتمد على الصور المرئية. يتكون النهج من اكتشاف النقاط الساخنة MSER متبوعًا بالتصنيف باستخدام ميزات القناة المتكاملة ومصنف Naive Bayes.

أظهرنا أيضًا تفوق هذا النهج على مصنفات SVM المدربة على نفس الميزات باستخدام نواة خطية ووظيفة الأساس الشعاعي ، على التوالي. ومع ذلك ، فإن هذا النهج عرضة لأن يكون بطيئًا جدًا في الصور عالية الدقة حيث يمكن أن يكون عدد MSERs المكتشفة في مثل هذه الصور كبيرًا جدًا. يؤدي هذا النهج أيضًا إلى أداء ضعيف عند تطبيقه على الصور مع وقوف البشر على أسطح حارة نسبيًا حيث يتم دمج MSERs للبشر والأرض.

blank

Human Detection and Target Location Estimation

AN adaptive L1–L2 hybrid error model to super-resolution

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “الكشف عن البشر في صور الأشعة تحت الحمراء منخفضة الدقة”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *