-
公开(公告)号:CN119672645A
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202510181897.0
申请日:2025-02-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双光融合的夜间桥侧坠落人员检测方法,涉及计算机视觉技术领域,旨在解决现有技术中仅使用可见光相机难以实现对夜间坠落人员的有效检测的问题,其包括获取实时夜间桥侧可见光‑红外配对图像数据;将实时夜间桥侧可见光‑红外配对图像数据作为输入,基于V‑I融合编解码检测模型对桥侧坠落人员进行检测,输出得到检测结果,所述检测结果包括桥侧坠落人员的状态信息和位置信息等步骤。本发明综合了可见光图像纹理信息丰富和红外图像通过热辐射准确映射轮廓信息的特点,形成了多模态信息的优势互补,有助于在夜间低光环境下准确检测桥侧坠落人员并识别其在不同阶段的状态。
-
公开(公告)号:CN120067992A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510225733.3
申请日:2025-02-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/27 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/084 , G01N21/84 , G01N21/53 , G01W1/00
Abstract: 基于深度和亮度信息的雾霾能见度检测方法、设备及介质,用于雾天能见度检测,提出一种综合利用图像数据和气象数据的多模态能见度检测模型,该模型同时将图像数据和气象数据作为输入,通过并行网络结构,将两种模态的数据分别送入不同的通道提取各自的特征,然后将二者特征进行融合,共同反演能见度值。本发明通过构建多模态能见度检测模型将视觉信息与环境参数相结合,并引入深度信息和亮度信息优化模型设计,提升模型的准确性和鲁棒性,能够更精确可靠地检测能见度。
-