15、基于学习与非学习的夜视图像识别及跟踪技术解析

基于学习与非学习的夜视图像识别及跟踪技术解析

在计算机视觉领域，夜视图像的识别、目标检测与跟踪技术至关重要，广泛应用于军事、安防、辅助驾驶等多个领域。本文将深入探讨基于学习的夜视图像识别系统的实验评估，以及非学习的运动认知检测与自适应跟踪方法。

基于学习的夜视图像识别系统实验评估

为了评估图像识别系统在不同场景下的适应性和准确性，研究人员进行了多组实验。实验主要围绕无人机航拍图像、KITTI 数据集以及红外图像展开。

实验设置与评估指标

• 实验数据 ：
  • 无人机航拍图像 ：在 60 米和 100 米高度采集了 408 帧分辨率为 640×480 的图像。
  • KITTI 数据集 ：包含 379 帧分辨率为 1392×512 的图像，基本满足辅助驾驶场景的需求。
  • 红外图像 ：用于测试系统在红外场景下的检测性能。
• 评估指标 ：
  • 精确率（Precision） ：指检测出的汽车在所有检测对象中的占比，用于衡量算法的准确性。计算公式为：$Precision = \frac{true\ positives}{true\ positives + false\ positives}$。
  • 召回率（Recall）