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基于深度学习的电力设备红外与可见光图像配准
文献摘要：
针对现有电力设备红外与可见光图像配准难度大、配准时间长等问题,提出一种基于深度学习的电力设备红外与可见光图像配准融合的方法.本文将特征提取与特征匹配联合在深度学习框架中,直接学习图像块对与匹配标签之间的映射关系,用于后续的配准.此外为了缓解训练时红外图像样本不足的问题,提出一种利用红外图像及其变换图像学习映射函数的自学习方法,同时采用迁移学习来减少训练时间,加速网络框架.实验结果表明:本文方法与其他4种配准算法相比性能指标均有显著提升,本文平均准确率为89.909,同其余4种算法相比分别提高了2.31％、3.36％、2.67％、0.82％,本文平均RMSE(Root Mean Square Error)为2.521,同其余4种配准算法相比分别降低了14.68％、15.24％、4.90％、1.04％,算法平均用时为5.625 s,较其余4种算法分别降低了5.57％、6.82％、2.45％、1.75％,有效提高了电力设备红外与红外可见光图像配准的效率.
文献关键词：
图像配准;深度学习;自学习;深度神经网络;电力设备
中图分类号：
作者姓名：
付添;邓长征;韩欣月;弓萌庆
作者机构：
三峡大学 电气与新能源学院,湖北 宜昌 443002
文献出处：
引用格式：
[1]付添;邓长征;韩欣月;弓萌庆-.基于深度学习的电力设备红外与可见光图像配准)[J].红外技术,2022(09):936-943
A类：
B类：
电力设备,红外与可见光图像,图像配准,准时,特征匹配,深度学习框架,映射关系,红外图像,像样,变换图,图像学习,映射函数,自学习,迁移学习,少训练,训练时间,网络框架,平均准确率,RMSE,Root,Mean,Square,Error,深度神经网络
AB值：
0.286458
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