申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司;河海大学

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117911686A

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06V20/70

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明公开了一种红外与可见光图像协同的弱配准实例分割方法，首先将可见光‑红外图像对分别送入可见光与红外图像特征提取模块，提取纹理细节清晰的多尺度可见光图像特征与温度信息显著的多层次红外图像特征；接着将多模态图像特征送入多模态特征对齐模块中修正可能造成偏差的红外图像特征；然后将可见光图像特征与修正后的红外图像特征送入多模态自适应融合模块进行充分融合；最终将融合结果送入区域候选模块与特征筛选模块中生成最终的高精度实例分割结果。本发明可精准实现多模态实例分割功能，具有较高的工程价值、应用价值。

主权项：1.一种红外与可见光图像协同的弱配准实例分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1获取多层次多尺度多模态特征：将可见光图像与红外图像分别送入可见光图像特征提取模块与红外图像特征提取模块，提取多尺度多层次模态特征；步骤2修正红外图像特征：利用多模态特征对齐模块将红外图像特征修正到可见光图像特征中；步骤3充分融合修正后的多模态图像特征：利用多模态自适应融合模块将可见光图像特征与修正后的红外图像特征进行自适应融合；步骤4获得高精度多模态实例分割结果：结合区域候选模块与特征筛选模块将与真值交并比最高的预选框与标签信息得分最多的分类作为最终实例分割的结果。

全文数据：

权利要求：

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