基于深度学习的交通事故救援图像融合算法

作     者：江晟 王鹏朗 邓志吉 别一鸣 JIANG Sheng;WANG Peng-lang;DENG Zhi-ji;BIE Yi-ming

作者机构：长春理工大学物理学院长春130022 浙江大华技术股份有限公司杭州310051 吉林大学交通学院长春130012 

基　　金：吉林省科技发展计划重点研发项目(20210203214SF) 

出 版 物：《吉林大学学报（工学版）》 (Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition)

年 卷 期：2023年第53卷第12期

页      码：3472-3480页

摘      要：针对严重交通事故现场出现火灾、浓烟等情况影响探测设备完成被困人员搜救的问题,提出了一种基于卷积注意力机制自适应改进损失型双判别器条件生成对抗网络(CBAMIL-DDCGAN)的红外和可见图像融合方法。首先,利用添加注意力特征融合模块的解码网络从空间和通道对图像进行恢复重建。然后,设计了一种基于梯度信息的自适应权重计算方法。最后,进行了融合图像连续帧的测试实验。实验结果表明,本文图像融合算法表现出色,相较于传统算法和生成对抗网络算法,在PSNR、SSIM和MSE等指标上均取得了超过7%的显著提升,验证了该融合算法在复杂交通事故救援中的可行性和优越性。

主 题 词：交通运输系统工程 红外图像 可见光图像 图像融合 判别器 注意力机制 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230346

馆 藏 号：203125419...