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https://hdl.handle.net/11000/32893
Fusión estática de imágenes del espectro visible y térmico para una mejor detección de
personas mediante Redes Neuronales Convolucionales: un análisis del rendimiento
Title: Fusión estática de imágenes del espectro visible y térmico para una mejor detección de
personas mediante Redes Neuronales Convolucionales: un análisis del rendimiento |
Authors: Heredia Aguado, Enrique Valiente, D. Gil, Arturo Máximo, M. Paya, Luis  |
Editor: Universidad de Extremadura |
Department: Departamentos de la UMH::Ingeniería de Sistemas y Automática |
Issue Date: 2024 |
URI: https://hdl.handle.net/11000/32893 |
Abstract:
Este artículo presenta diferentes métodos de fusión estática para imágenes compuestas de dos espectros, imagen del espectro
visible RGB e imagen térmica (infrarrojo lejano) para ser empleadas en tareas de detección mediante redes neuronales convolucionales.
Aunque las tareas de detecci´on mediante ... Ver más
This paper presents a review of di↵erent image fusion methods for the combination of visible spectrum images with thermal
spectrum (far-infrared) images, aimed to enhance people detection by means of Convolutional Neural Networks (CNNs). While
image detection with RGB images is a well-developed area, it still heavily relies on and is greatly limited by lighting conditions.
This limitation poses a significant challenge for image detection to play a larger role in everyday technology, where illumination
cannot always be controlled. Far-infrared images (which are invariant to light conditions), can serve as a valuable complement to
RGB images in environments where illumination cannot be controlled and a robust detection of objects is needed. In this work,
various fusion techniques are presented so that the information fused can be used in more advanced detection algorithms. Focussing
on the field of search and rescue operations, security of vigilance the work focuses on pedestrian detection, taking advantage of
the power of YOLOv8 algorithm. All the fusion techniques are tested making use of a multispectral dataset, Kaist, with the aim of
addressing these limitations and improving detection performance.
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Keywords/Subjects: imagen térmica detección de personas fusión imagen multiespectral aprendizaje profundo visión por computador |
Knowledge area: CDU: Ciencias aplicadas: Ingeniería. Tecnología |
Type of document: info:eu-repo/semantics/conferenceObject |
Access rights: info:eu-repo/semantics/openAccess Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional |
Appears in Collections: Artículos Ingeniería de Sistemas y Automática
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