Application of neural nets to Infrared Panoramic Surveillance
Application des réseaux de neurones à la Veille Panoramique Infra-Rouge
Abstract
This paper presents an application of neural nets to Infrared Panoramic Surveillance. Infrared images are processed by neural units realizing “blobs” detection and tracking. The paradigm mostly used in the processings is the Multilayer Perceptron with learning by Gradient Back Propagation. At different stages of the treatment, MLP are used for image prediction, pattern and image classification, image compression. We also use a model deriving from simulated annealing to solve the tracking problem.
Nous utilisons les réseaux de neurones dans le cadre de la Veille Panoramique Infrarouge pour réaliser la détection et le pistage d'alarmes. La plupart des fonctions sont remplies par des perceptrons multicouches, qui en différents points de la chaîne de traitement, réalisent des tâches de prédiction, discrimination de données, optimisation, compression d'images. Nous utilisons également un algorithme dérivé du recuit simulé pour réaliser la
fonction de pistage.