- Tytuł:
-
Zwiększenie rozdzielczości obrazów termowizyjnych metodą sieci neuronowych głębokiego uczenia
Increasing of Thermal Images Resolution Using Deep Learning Neural Networks - Autorzy:
-
Więcek, Piotr
Sankowski, Dominik - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/2068620.pdf
- Data publikacji:
- 2021
- Wydawca:
- Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
- Tematy:
-
resztkowe sieci neuronowe
głębokie uczenie
superrozdzielczość
obraz termograficzny
PyTorch
residual neural networks
deep learning
super-resolution
thermographic image - Opis:
-
W pracy przedstawiono nowy algorytm zwiększenia rozdzielczości obrazów termowizyjnych. W tym celu zintegrowano sieć resztkową z modułem współdzielonego filtru z podpróbkowaniem obrazu KSAC (ang. Kernel-Sharing Atrous Convolution). Uzyskano znaczne skrócenie czasu działania algorytmu przy zachowaniu dużej dokładności. Sieć neuronową zrealizowano w środowisku PyTorch. Przedstawiono wyniki działania proponowanej nowej metody zwiększenia rozdzielczości obrazów termowizyjnych o wymiarach 32×24, 160×120 i 640×480 dla skali 2-6.
The article presents a new algorithm for increasing the resolution of thermal images. For this purpose, the residual network was integrated with the Kernel-Sharing Atrous Convolution (KSAC) image sub-sampling module. A significant reduction in the algorithm’s complexity and shortening the execution time while maintaining high accuracy were achieved. The neural network has been implemented in the PyTorch environment. The results of the proposed new method of increasing the resolution of thermal images with sizes 32x24, 160×120 and 640×480 for scales up to 6 are presented. - Źródło:
-
Pomiary Automatyka Robotyka; 2021, 25, 3; 31--35
1427-9126 - Pojawia się w:
- Pomiary Automatyka Robotyka
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł