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融合GPNet与图像多尺度特性的红外-可见光道路目标检测优化方法
交通运输工程·土木工程 | 更新时间：2025-05-26

    • 融合GPNet与图像多尺度特性的红外-可见光道路目标检测优化方法

    • Optimization of infrared-visible road target detection by fusing GPNet and image multiscale features

    • “在道路交通安全领域，专家建立了红外和可见光融合及目标检测网络，验证了技术应用在道路障碍物检测方面的优势，为提高道路目标检测精度提供解决方案。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第10期 页码：2799-2806
    • 作者机构：

      1.吉林大学 交通学院，长春 130022

      2.中国第一汽车集团有限公司 产品策划及项目管理部，长春 130013

      3.长春汽车工业高等专科学校，长春 130031

    • 作者简介：

      孙文财（1981-），男，教授，博士.研究方向：车辆运行监控预警，智能网联与自动驾驶.E-mail： swcai@163.com

      杨志发（1976-），男，教授，博士.研究方向：智能网联车辆运用技术，交通运输系统综合节能技术.E-mail： yangzf@jlu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(51978310);吉林省交通运输创新发展支撑项目(2020-1-12)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230474    

      中图分类号： U492.8

    • 收稿：2023-05-12，

      纸质出版：2024-10-01

    移动端阅览

  • 孙文财,胡旭歌,杨志发等.融合GPNet与图像多尺度特性的红外-可见光道路目标检测优化方法[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(10):2799-2806. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230474.

    SUN Wen-cai,HU Xu-ge,YANG Zhi-fa,et al.Optimization of infrared-visible road target detection by fusing GPNet and image multiscale features[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(10):2799-2806. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230474.

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