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摘要:
道路场景复杂、热成像纹理信息较少以及图像品质不稳定,RoIs提取面临挑战.阈值分割RoIs提取更多关注行人局部细节和像素间邻域关系,容易产生行人遗漏、背景粘连和行人断裂,且很难控制RoIs总量.模拟人类视觉,关注图像显著性区域及其位置和大小,提出概率图RoIs提取方法,设计凸-凹形曲线映射像素灰度值增强图像对比度;基于图像签名方法获取显著性图.融合灰度强度和显著性概率图并从中提取图像前景;设计算法搜索路面估计限定的概率图区域生成RoIs.实验表明,相对阈值分割,本文方法能够提高RoIs定位准确度、控制RoIs总量和显著减少非行人RoIs;提取等量单帧RoIs,召回率提高不低于9%.
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文献信息
篇名 概率图车载热成像行人检测RoIs提取方法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 RoIs提取 显著性概率图 灰度强度概率图 车载热成像行人检测
年,卷(期) 2020,(10) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1909-1914
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.10.005
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研究主题发展历程
节点文献
RoIs提取
显著性概率图
灰度强度概率图
车载热成像行人检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
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