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申请/专利权人：上海电力大学
摘要：本发明涉及一种双光融合的目标检测分割方法。其方法包括以下步骤，利用双通道采集目标配电设备的红外图像和可见光图像；基于SIFT和PSO算法完成对可见光与红外图的配准对齐，将对齐后的数据输入到MaskRCNN检测分割模型中；利用两个独立的backbone提取可见光模态与温度图模态的特征；根据FPN特征层融合中的结果，设置RPN只利用可见光模态生成推荐候选框；分别将输出的特征中推荐候选框的对应部分输入到检测与分割的ROI‑head中并继续提取特征；将两个模态在ROI‑head中提取出的特征进行融合并完成预测。使用可见光和红外图像融合的目标检测分割方法，相比于可见光或温度图单模态检测分割的准确率提升，能够有效的提高目标检测分割的精度。
主权项：1.一种双光融合的目标检测分割方法，其特征在于，具体包括如下包括以下步骤：S1：通过探测装置相机拍摄，采集设备的红外图像和可见光图像；S2：基于SIFT和PSO算法完成对可见光与红外图的配准对齐，将对齐后的数据输入到MaskRCNN检测分割模型中；S3:将双模态数据输入训练好的模型，并在ROI-head层中进行特征提取与融合并最终完成预测,具体为：S3.1：将红外图和可见光图像分别输入到训练完成的对应模态的骨干网络中、并提取特征；S3.2：将两个模态拼接的特征输入到全连接层1*1卷积层中提取融合特征，将融合特征的维数降至与单模态特征相同；S3.3将温度图模态特征、可见光模态特征与S4.2中的融合特征拼接，得到既包含单个模态特征原本信息又包含融合信息的融合特征；S3.4：将融合后的特征输入到推荐候选框生成、推荐候选框分类以及分割预测模块中，完成对双光数据的电力设备图像实例分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电力大学 一种双光融合的目标检测分割方法
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