摘要
本申请公开了一种结合微光相机和被动红外相机的状态监测方法及装置,属于目标识别技术领域。该方法包括:分别获取微光相机和被动红外相机采集的图像并进行预处理,得到目标数量的图像对,图像对包括一张微光图像和一张被动红外图像;基于深度学习模型对每个图像对进行识别,得到每个图像对中的目标人物信息;对每个图像对中的目标人物信息进行动作评估,得到动作评估结果;对每个图像对中的目标人物信息进行身体状态评估,得到身体状态评估结果;对每个图像对中的目标人物信息进行面部表情评估,得到面部表情评估结果;基于动作评估结果、身体状态评估结果和面部表情评估结果,得到目标人物的状态监测结果。该方法提升了状态监测的准确性和效率。
技术关键词
被动红外图像
状态监测方法
微光
深度学习模型
生成对抗网络模型
网格
面部
身体
非暂态计算机可读存储介质
采样技术
红外相机拍摄
Canny算子
状态监测装置
像素
样本
人脸表情
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
状态检测方法
神经网络预测模型
指数
历史气象数据
神经网络模型
交易风险识别方法
多维度特征提取
深度学习模型
高风险
细粒度特征
归一化植被指数
城市街道
深度学习模型
遥感影像数据
样本
力学性能预测方法
凹坑特征
数值仿真方法
深度学习模型训练
钢管结构
图像像素分类方法
芯片
像素点
统计分析方法
极值