红外可见光融合网络

融合质量可控，适配检测任务

一种具备闭环反馈和自适应控制能力的红外与可见光图像融合方法，可根据任务需求动态调节融合质量。

董林鹭 · 王军

Neural Networks 2024

技术优势

融合质量可控

通过 PID 控制和 BP 神经网络调节控制因子，用户可根据需求或任务自适应调整融合结果。

提升检测精度

融合过程考虑了目标检测任务需求，输出的图像在多个公开数据集上展现出对现有先进方法的优势，直接改善检测性能。

应用场景

• 具身智能感知：为机器人等具身智能体提供自适应融合的红外-可见光视觉，提升复杂光照下的目标感知能力。
• 多模态传感融合：作为一种可控的多模态融合算法，能够根据任务需求动态整合红外与可见光信息。
• 智能视觉传感器：赋予视觉传感器自适应调节融合质量的能力，提升输出图像对高层视觉任务的支持。