一种红外可见光融合目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种红外可见光融合目标检测方法、目标检测系统、双光相机、电子设备以及计算机可读存储介质。其中目标检测方法包括：获取待检测目标的红外图像信息；获取所述待检测目标的可见光图像信息；将所述红外图像信息和所述可见光图像信息进行图像对齐配准；基于所述红外图像信息，确定所述待检测目标位置；基于所述待检测目标位置，确定待检测目标在可见光图像中的图像块；基于所述图像块，进行目标检测。有效解决了目前可见光图像目标检测算法泛化能力有限的问题，大幅提高了目标的检测效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
一种红外可见光融合目标检测方法


[0001]本专利技术一般地涉及图像检测领域，特别涉及人物等具有红外热辐射能力的目标图像检测，具体涉及一种红外可见光融合目标检测方法、目标检测系统、双光相机、电子设备、计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，可见光图像的深度学习目标检测算法的泛化能力有限，当目标背景环境为复杂时，算法的检测能力不能达到实际的任务要求，另一方面，由于平台计算能力的限制，深度网络的输入分辨率一般较低，常见为416*416，对于输入的高清图像具有一定的压缩作用，使得在高清图像中的小目标在压缩后其特征信息消失，以至于检测算法无法有效的对小目标进行识别检测，现阶段基于红外图像的深度学习目标检测算法在无人机航拍目标检测领域得到了广泛的应用，但航拍视角下的红外图像数据集的采集需要耗费巨大的人力和财力，并且红外图像反映的是目标的温度信息和景象的热辐射信息，对光线亮度的变化不敏感，由于红外感光芯片性能的限制，与可见光图像相比，红外图像的像素分辨率较低，感光视场角较小，可见光图像能够反应更加丰富的场景细节信息，像素分辨率高，感光视线角较大，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种红外可见光融合目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1，获取待检测目标的红外图像信息；步骤S2，获取所述待检测目标的可见光图像信息；步骤S3，将所述红外图像信息和所述可见光图像信息进行图像对齐配准；步骤S4，基于所述红外图像信息，确定所述待检测目标位置；步骤S5，基于所述待检测目标位置，确定待检测目标在可见光图像中的图像块；步骤S6，基于所述图像块，进行目标检测。2.根据权利要求1所述的目标检测方法，所述将所述红外图像信息和所述可见光图像信息进行图像对齐配准之前，还包括：对所述红外相机和可见光相机进行标定，获得红外相机、可见光相机的内参、外参以及图像的尺度因子，确定红外图像相对可见光图像的偏移，使两个相机的成像同光轴。3.根据权利要求2所述的目标检测方法，所述步骤S3中，将所述红外图像信息和所述可见光图像信息进行图像对齐配准，包括：在红外图像中确定目标定位位置的水平和竖直视线角，确定待检测目标粗定位位置在可见光图像中的像素坐标。4.根据权利要求1所述的目标检测方法，所述步骤S5中，图像块各区域之间相互重叠。5.根据权利要求1所述的目标检测方法，所述步骤S6中，采用深度卷积神经网络进行目标检测。6.一种红外可见光融合目标检测系...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱洺洁，宋勋，王震，王晓东，卢闯，王靳然，张奇轩，马东营，
申请(专利权)人：北京电子工程总体研究所，
类型：发明
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