基于BIRD网络的智能红外全景识别系统

• 作者: 包祖超 周成宝 李宁 李英杰 李邵军 胡福东 陈国胜
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 智能红外全景识别系统 BIRD网络 先验信息 全景拼接
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 系统与设计
• 页码范围: 765-770
• 页数: 6页
• 分类号: TN216
• 字数: 3063字
• 语种: 中文

摘要

针对当前军用车辆观瞄系统存在全域感知能力差、危险目标识别率低的问题,本文提出并实现了一种基于深度学习的智能红外全景识别系统.首先根据可靠性和低功耗原则设计了该系统的硬件部分;其次,为解决红外图像中行人和车辆识别率低、实时性差的问题,设计了一种BIRD(Brisk InfraRed Detection,BIRD)深度神经网络,实现对行人或车辆进行检测与识别;此外,基于旋转平台多源传感器参数,实现红外相机快速帧间连续拼接;实验结果表明,本系统在实时输出360°红外全景影像的同时,能对当前视场中的目标进行同步检测识别,在保证相同准确率的前提下,所采用的BIRD网络与RCNN网络相比,处理PAL视频的平均耗时减少175 ms,表现出了实时、稳定的工作性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李英杰		2	8	1.0	2.0
2	陈国胜		1	1	1.0	1.0
3	胡福东		1	1	1.0	1.0
4	周成宝		1	1	1.0	1.0
5	李邵军		1	1	1.0	1.0
6	李宁		1	1	1.0	1.0
7	包祖超		1	1	1.0	1.0