基于可见光/红外图像的夜间道路场景语义分割

• 作者: 吴骏逸 谷小婧 顾幸生
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 301-309
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5232字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20180119001

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾幸生	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	258	2839	26.0	42.0
2	谷小婧	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	9	29	3.0	5.0
3	吴骏逸	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	1	3	1.0	1.0