【摘 要】
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针对复杂场景下现有单一类型成像监控警戒系统所存在的适用范围窄、杂波干扰强和目标检测率低等问题，提出了一种基于多值免疫网络模型的红外与可见光协同目标检测算法.首先采用模糊自适应共振神经网络建立红外与可见光各自的背景模型；接着依据多值免疫网络模型，将红外背景模型视为B细胞，可见光背景模型视为T细胞，设计一系列免疫应答策略来协同建立B细胞与T细胞的交互模型，并以此分析各像素点的背景模糊隶属度来检测目标.
【机 构】
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武汉大学电子信息学院,武汉 430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉 43007
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针对复杂场景下现有单一类型成像监控警戒系统所存在的适用范围窄、杂波干扰强和目标检测率低等问题，提出了一种基于多值免疫网络模型的红外与可见光协同目标检测算法.首先采用模糊自适应共振神经网络建立红外与可见光各自的背景模型；接着依据多值免疫网络模型，将红外背景模型视为B细胞，可见光背景模型视为T细胞，设计一系列免疫应答策略来协同建立B细胞与T细胞的交互模型，并以此分析各像素点的背景模糊隶属度来检测目标.实验结果表明，该方法的F1指标高达96.4％.该方法能有效协同互补红外与可见光信息，能有效检测出复杂场景下的目标.
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