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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明针对目标光学识别需求提出了一种基于TensorRT加速的yolov5s‑seg的红外图像实例分割和微光图像背景融合的算法，实现微光和红外的图像配准、目标识别、轮廓凸显及背景融合。将该算法部署到NVIDIAJetsonOrin，采集微光与红外图像，进行图像配准。对红外图像进行实例分割，得到目标掩膜，推理速度提升2倍。将伪彩色掩膜融合到微光图像上，实现轮廓凸显。最后制作ui界面，实现图像切换显示，保存图片或视频，以及显示帧率。该算法从采集图像到融合轮廓凸显的处理时间在10Oms以内，结合微光图像的背景信息和红外图像的目标轮廓细节，提高了当前微光和红外图像融合检测的显示效果和检测速度。
主权项：1.基于TensorRT加速的yolov5s-seg的红外图像实例分割和微光图像背景融合的算法，部署到JetsonOrin平台，其步骤如下：步骤1，利用红外摄像头采集一个包含人、车、自行车、摩托车和无人机五类目标的红外图像数据集，并将之划分为训练集，测试集和验证集；步骤2，利用训练集量化感知训练QATYOLOv5s-seg模型，得到最优模型后，调用TensorRT的API对yolov5的网络架构进行重构，得到YOLOv5s实例分割的engine文件；步骤3，将engine文件联合cuDLA使用CUDA部署网络，使用测试集对得到的网络模型进行测试，使用验证集运行推理；步骤4，使用双目摄像头实时采集微光与红外图像，并对图像预处理后，利用仿射变换方法进行图像配准，对齐微光与红外图像的目标；步骤5，利用部署后的engine模型对红外图像进行实例分割，生成目标掩膜，给掩膜进行伪彩色处理后融合到微光图像的目标上，保留背景信息，实现轮廓凸显。步骤6，利用python界面交互pyside2制作ui界面，实现微光图像，红外图像，融合图像和目标检测融合的轮廓凸显图像的切换显示，包括暂停显示，继续显示，停止显示，保存视频或图片，以及帧率的显示。
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百度查询： 南京理工大学 一种基于TensorRT加速的yolov5s-seg的红外图像实例分割和微光图像背景融合算法
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