Target Area Extraction Algorithm of Infrared Thermal Image Combining Target Detection with Matching Correction
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
Infrared thermal image makes the target have certain degree of recognition by reflecting the thermal radiation information emitted by the target, which effectively compensates the information loss of visible light image in harsh imaging environment.Contour extraction effect of target area using traditional Canny algorithm is not good, because the contour gradient change of infrared thermal image target area is not obvious.At the same time, the threshold of most of algorithms needs to be set manually, which is greatly affected by subjective factors, and the image processing efficiency is low.Therefore, this paper studied the target area extraction algorithm of infrared thermal image by combining target detection with matching correction.First, the paper introduced the feature matching algorithm based on grid motion statistics, and converted smoothness constraint of motion into statistics, thus replacing the number of extended feature points with the acquisition of features with better performance and filtering false image matching based on the number of other matching points in the neighborhood of statistical matching points.Second, based on the feature matching results obtained in the previous section, this paper proposed a extraction method of infrared thermal image target area based on thermal feature descriptors, which combined the extracted thermal features with the semantic attributes of each area in the infrared thermal image, thus distinguishing the subtle differences between the infrared thermal image sub-categories.Finally, experimental results verified the effectiveness of the proposed method.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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