Вы используете устаревший браузер.
Чтобы использовать все возможности сайта, загрузите и установите один из этих браузеров:
Google ChromeOperaSafariMozilla FirefoxInternet explorer 8Internet explorer 9

ВНИМАНИЕ!

Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.

ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»

КНИГИ Прайс-лист
ЖУРНАЛЫ Прайс-лист

Книги и журналы, просмотренные ранее

    Все статьи автора в журнале: Минмин Чжан, Неусыпин К.А.

    1. Исследование двухрежимного алгоритма совместной обработки инфракрасных и видимых изображений на основе остаточной сети
      Investigation of a dual-mode algorithm for joint processing of infrared and visible images based on a Residual Network

      Номер: 2023 / 06

      Минмин Чжан, Неусыпин К.А. | Minmin CHjan, Neusyipin K.A. | shnelen@mail.rushnelen@mail.ru

      Авторы статьи
      Authors

      Минмин Чжан, Неусыпин К.А.
      Minmin CHjan, Neusyipin K.A.

      shnelen@mail.ru
      shnelen@mail.ru


      Исследование двухрежимного алгоритма совместной обработки инфракрасных и видимых изображений на основе остаточной сети

       

      УДК 681.513

      DOI: 10.36652/0869-4931-2023-77-6-268-276

       

      В связи с ростом террористических угроз и технологических возможностей их реализации задача оценки эффективности систем физической защиты объектов является актуальной. Для решения данной задачи на основе вероятностно-статистического подхода разработана имитационная модель, обеспечивающая максимальное приближение имитации к реальному функционированию системы физической защиты. Достоинствами модели являются оценка всех маршрутов проникновения нарушителя, а также детализация каждого маршрута проникновения на разнородные по сложности преодоления участки.


      Ключевые слова

      обработка изображений, инфракрасное изображение, изображение в видимом свете, остаточная сеть

      Investigation of a dual-mode algorithm for joint processing of infrared and visible images based on a Residual Network

      A dual-mode algorithm for processing images of infrared and visible light based on the ResNet152 network to implement the process of recognizing the external environment of unmanned vehicles in low light conditions is developed. It is proposed to split the input image into low-frequency and high-frequency parts by using medium filtering and then combine the low-frequency parts. In this case, high-frequency parts are introduced into the ResNet network to obtain maps of multilayer features. The experimental results show that the target detection and recognition technology based on the processing of dual-mode images of infrared and visible light has higher accuracy and reliability than single-mode image detection and recognition.


      Keywords

      image processing, infrared imaging, visible light imaging, residual network

    Идет загрузка
    НАЗАД
    Для перехода на предыдущую страницу используйте эту кнопку