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汽车驾驶辅助系统红外与可见光融合算法综述
文献摘要：
红外与可见光融合图像融合是汽车高级驾驶辅助系统核心功能之一,能够较好地理解光线条件较差时车辆外部环境目标,对无人驾驶车辆和智能车辆识别环境具有重要作用,其中基于深度学习的神经网络算法在图像特征提取和分类中优势显著.针对汽车领域红外与可见光图像融合算法进行综述,分析了现代车辆对图像融合技术的需求;总结了基于数学方法框架的红外与可见光图像融合算法和最新发展;概述了基于神经网络结构的红外与可见光图像融合算法;最后讨论了车载红外与可见光图像融合技术的发展趋势.
文献关键词：
神经网络;红外图像;可见光图像;图像融合;特征提取;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
安晓东;李亚丽;王芳
作者机构：
郑州航空工业管理学院 航空宇航学院,郑州 450046
文献出处：
引用格式：
[1]安晓东;李亚丽;王芳-.汽车驾驶辅助系统红外与可见光融合算法综述)[J].计算机工程与应用,2022(19):64-75
A类：
B类：
汽车驾驶,驾驶辅助系统,融合算法,融合图像,系统核心,核心功能,光线,线条,环境目标,无人驾驶车辆,智能车辆,车辆识别,神经网络算法,图像特征提取,汽车领域,红外与可见光图像融合,图像融合技术,数学方法,方法框架,最新发展,神经网络结构,车载,红外图像
AB值：
0.234765
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