Infrared Object(적외선 물체)란 무엇입니까?
Infrared Object 적외선 물체 - There are several candidates, mostly red supergiants (RSGs), but surveys are typically biased toward luminous near-infrared objects. [1] A single infrared image or visible image for the same scene is usually insufficient to simultaneously reveal the infrared objects and the scene details. [2] The infrared objects do not have color information, and they have low resolution. [3] Experimental results show that the proposed method can not only highlight the infrared object, but also preserve the textural details as much as possible, which is superior to the existing MSD-based fusion methods both in the subjective evaluation and objective assessment. [4]주로 적색초거성(RSGs)인 여러 후보가 있지만 조사는 일반적으로 발광하는 근적외선 물체에 편향되어 있습니다. [1] 동일한 장면에 대한 단일 적외선 이미지 또는 가시 이미지는 일반적으로 적외선 물체와 장면 세부 정보를 동시에 나타내기에 충분하지 않습니다. [2] 적외선 물체는 색상 정보가 없으며 해상도가 낮습니다. [3] 실험 결과 제안된 방법은 적외선 물체를 강조할 뿐만 아니라 질감의 디테일을 최대한 보존할 수 있음을 보여주었으며, 이는 주관적인 평가와 객관적인 평가 모두에서 기존 MSD 기반 융합 방법보다 우수하다. [4]
infrared object tracking 적외선 물체 추적
The correlation filter algorithms are more suitable for infrared object tracking, for the tracking performance is the best. [1] Benefiting from the superiority visual capacity of infrared imaging system, infrared object tracking is widely applied in military, weapon guidance, security protection and other fields. [2] To address these issues, with the wide deployment of RGB-infrared camera systems, this paper proposes an infrared tracking framework in which information from RGB-modality will be exploited to assist the infrared object tracking. [3] The experimental results show that our method has a significant improvement than the state-of-the-art methods for long-term tracking both in accuracy and robustness for aerial infrared object tracking. [4]상관 필터 알고리즘은 추적 성능이 가장 좋기 때문에 적외선 물체 추적에 더 적합합니다. [1] 적외선 이미징 시스템의 우수한 시각적 기능을 활용하여 적외선 물체 추적은 군사, 무기 유도, 보안 보호 및 기타 분야에서 널리 적용됩니다. [2] 이러한 문제를 해결하기 위해 RGB 적외선 카메라 시스템의 광범위한 배포와 함께 이 문서에서는 RGB 모드의 정보를 활용하여 적외선 개체 추적을 지원하는 적외선 추적 프레임워크를 제안합니다. [3] 실험 결과는 우리의 방법이 항공 적외선 물체 추적에 대한 정확성과 견고성 모두에서 장기 추적을 위한 최첨단 방법보다 크게 개선되었음을 보여줍니다. [4]
infrared object detection 적외선 물체 감지
In this paper, a multi-pixel hybrid optical convolutional neural network machine vision system was designed and validated to perform high-speed infrared object detection. [1] In this paper, 700 images are selected for annotation from multiple public far-infrared object detection, segmentation and action recognition datasets; our algorithm is verified on this dataset; the effect is very good. [2]이 논문에서는 고속 적외선 물체 감지를 수행하기 위해 다중 픽셀 하이브리드 광 컨볼루션 신경망 머신 비전 시스템을 설계하고 검증했습니다. [1] 이 논문에서는 여러 공개 원적외선 물체 감지, 분할 및 동작 인식 데이터 세트에서 주석을 위해 700개의 이미지를 선택했습니다. 우리의 알고리즘은 이 데이터 세트에서 검증되었습니다. 효과가 아주 좋습니다. [2]