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NEC与东京工业大学联合开发“多模图像融合技术”

时间:2021-01-31 00:23
本文摘要:NEC和日本国立大学法人东京工业大学工科大学吴不正敏教授、田中是特定副教授研究组(以下简称东京工业大学),共同开发了“多模式(录音1)图像融合技术”。通过AI技术,自动有效地准备了用普通相机拍摄的红外图像和热学相机拍摄的非红外图像,提高了拍摄单个图像时的视觉认知度。 在需要立即视觉识别的各个领域使用该技术,即使在险恶的情况下也能构建准确的辨别。

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NEC和日本国立大学法人东京工业大学工科大学吴不正敏教授、田中是特定副教授研究组(以下简称东京工业大学),共同开发了“多模式(录音1)图像融合技术”。通过AI技术,自动有效地准备了用普通相机拍摄的红外图像和热学相机拍摄的非红外图像,提高了拍摄单个图像时的视觉认知度。

在需要立即视觉识别的各个领域使用该技术,即使在险恶的情况下也能构建准确的辨别。例如,在夜间或浓雾等恶劣天气条件下也能长时间展开的设施监测,反对通过汽车的强光前照灯和黑暗导致视觉死角时也能使用的自动驾驶;不仅可以监视建筑物表面的裂缝,还可以监视其中出现异常的基础设施枢密院等。过去,要准备用各种类型的相机拍摄的图像,专家必须执行简单的手动准备工作。该技术通过AI技术自动高效地准备各种相机收集的图像,需要手动操作。

另外,充分利用红外图像和非红外图像的优点,过去人眼不能很好地看到的场景也能获得很高的视觉感知。NEC和东京工业大学今后将通过产学合作形式共同开发能够安全运营各种社会基础设施的图像处理及AI相关技术。[背景]近年来,在图像传感器大规模升级和成本持续上升的背景下,能收到对冷光相机和可猎杀物体内部结构的x光吗?(威廉莎士比亚,《Northern Exposure》(美国电视剧))太赫兹波?毫米波相机等非红外相机在夜间、浓雾等恶劣天气、逆光、遮挡等不利条件下,监测和临床情况更加普遍。

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但是,这款非红外相机的分辨率和画质比红外相机低,视觉识别困难,所以要同时利用红外相机比较双方的图像,展开监测和临床。因此,更慢更准确地辨别目标物体的情况是比较困难的。为了解决问题,最坏的方法是将两个图像准备成一个图像。但是过去的准备方法需要精通照相机和照片环境的专家特别手动调整,并从各自分离的图像中提取适合准备的部分。

避免过度曝光和曝光严重不足,噪音加强图像损伤等问题,展开简单的图像准备工作。另外,最重要的课题是,以确定非红外线中包含的异常和危险物的特征,很有可能因燕子而丢失。

NEC和东京工业大学通过自学专家转换技术的AI技术,自动有效地整合用红外摄像机和非红外摄像机拍摄的图像,提高了对象吗?情况的视觉感知度共同开发了“多模式图像融合技术”,使您能够在险恶的环境下慢慢识别是否存在异常或危险物。图1:该技术是案例(记录2) [新技术的优点] AI技术,可在多幅图像中自动选择视觉感知较低的图像,强调非红外线中包含的小特征,展开图像准备,构建超越以前极限的高度视觉感知。AI技术不会根据热学相机、太赫兹相机等相机类型、环境特征(亮度、光线方向、无障碍情况下)等条件,对图像中各部分的视觉感知度进行强行评价,从而自动提取各图像中最合适的部分。

另外,AI技术在处置用非红外摄像机拍摄的图像时,不会对出现异常和危险物的小特征进行分析,也不会调整必要的高低,以防止过度曝光和曝光导致图像受损。因此,它自动分解以前无法制造的高视觉识别的多模式(红外-非红外)融合图像。(记录1)多模式(多模式)多种模式、形态。本文中提到的多模式是指用红外摄像机拍摄的图像和用照相机拍摄的图像,而不是红外摄像机等红外线拍摄的图像。


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