摘要
本发明涉及红外与可见光视频融合方法,具体为基于多智能体协同的红外与可见光视频融合算法。本发明构建了一个分布式多智能体视频融合系统,系统内的单一融合智能体基于融合有效度函数进行对应主差异特征最优融合策略的选择,针对主差异特征不止一个的情况,系统通过智能体间的协同交互选择最优融合结构。这种针对融合算法、规则、参数和结构变化间的组合实现自适应融合的方法,显著提高了红外与可见光视频的融合质量,解决了现有融合模型无法根据视频帧差异特征动态调整,造成融合效果差甚至融合失效的问题。
技术关键词
可见光视频
多智能体协同
融合算法
融合规则
分布式多智能体
可见光图像
视频融合系统
序列
视频帧
参数
融合策略
融合方法
度函数
对比度
粗糙度
代表
度量
决策
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多模态数据融合
内容分发方法
标签体系
机器学习算法
场景
可见光图像
图像融合方法
图像融合算法
语义特征提取
融合策略
模糊PID控制系统
实时数据采集
数据处理终端
控制模块
深度学习预测模型
无人机协同对抗
多智能体协同控制
分层控制策略
多无人机系统
更新网络参数
联盟区块链技术
多模态数据采集
动态调控系统
调控策略
动态调控方法