A real time pixel-level based image fusion via adaptive weight averaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A novel pixel-level image fusion scheme for thermal and visual images is presented. The image fusion technique rests on physical characteristics of targets deemed of interest in a surveillance scenario. Each picture element (pixel), in both the thermal and visual images, is assigned a weight proportional to the interest associated with it. Interest is defined as "not natural" or "man-made". A weighted average of the intensity images representing the thermal and visual modalities is then performed for every corresponding pair of visual and thermal picture elements to obtain the fused image. For the thermal images, elements that are warmer or cooler than their environment (background) are deemed to be of "interest". To this end, the thermal weights are associated with the divergence of the intensity of these pixels from the image mean intensity. For the visual images, the facts that the "targets of interest" are usually larger than the instantaneous field of view (IFOV) of the visual sensor and have a reflection behaviour that is more specular are used. The visual weight determination is based on the local variance in space and time of the intensity of the visual pixels, The performance of this technique is compared to a number of existing techniques in the literature. The results reveal that the proposed technique performs better than those in the literature. In addition, it also reveals that the proposed technique is more robust than those in the literature.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle