摘要
本发明提供一种多光自适应视场感知融合方法、装置和设备,涉及图像检测技术领域,其中,多光自适应视场感知融合方法包括:获取待识别影像;所述待识别影像中包括目标对象的影像;将所述待识别影像输入至已训练好的神经网络模型,根据输出结果确定所述目标对象的异常类型;基于所述异常类型调整对应的红外光图像传感器和紫外光图像传感器的工作状态。本发明通过获取的可见光影像初步判断目标对象的异常类型,根据异常类型确定完成精确检测所需的传感器类型,由此将处于非工作状态的红外光图像传感器和/或紫外光图像传感器切换至工作状态,不需要使红外光图像传感器和紫外光图像传感器实时保持工作状态,从而降低整体功耗,延迟续航时间。
技术关键词
紫外光图像传感器
神经网络模型
融合方法
可见光图像
红外光
影像
融合装置
对象
拍摄设备
图像检测技术
无人机
存储计算机程序
模块
处理器
非工作
系统为您推荐了相关专利信息
脉冲神经网络模型
动态物体检测方法
物体检测模型
多任务损失函数
动态视觉传感器
监测方法
三维骨骼模型
环境光照强度
运动矢量数据
躯干重心偏移
桥梁施工监测
异常数据
混沌粒子群优化
识别方法
神经网络模型构建
智能排查方法
深度学习神经网络模型
阵列传感器
图像数据处理技术
三维模型
探测器
动量飞轮
强化学习环境
路径规划方法
微重力