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Thermal Infrared (TIR)
Thermal Infrared (TIR)
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FusionNet 使用感知物理的深度学习进行工业监控
研究人员开发了 FusionNet，一个新颖的深度学习框架，旨在利用多光谱和热数据改进水泥生产设施的监控。这种物理信息方法集成了短波红外 (SWIR) 和热红外 (TIR) 数据，将其信号处理先验嵌入其架构中。FusionNet 在 SWIR 比率数据上达到了 90.6% 的准确率，优于现有方法，并证明了将感知物理的特征选择与先进的深度学习相结合在工业基础设施监控方面的有效性。
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新的边缘感知跟踪流程增强了热红外条件下的无人机监控能力
研究人员开发了一种边缘感知跟踪流程，用于在具有挑战性的热红外（TIR）环境中运行的无人机（UAV）。提出的自适应运动卡尔曼滤波器（AKKF）增强了动态无人机运动和传感器抖动的运动建模，同时保持了实时效率。该方法还得到了抑制误报和预测滑行等方法的支持，这些方法在困难的TIR条件下提高了轨迹连续性。在Beyond Strong Baseline（BSB）基准上的实验证明了该流程在联合评估实时部署的跟踪性能和计算效率方面的有效性。