[发明专利]基于改进InceptionV4网络的交通雾霾能见度检测方法

权利要求书

1.基于改进InceptionV4网络的交通雾霾能见度检测方法，其特征在于包括步骤：

训练阶段：

S1、根据高速公路雾霾天气下视频资料采样，分场景建立雾霾图片库；

S2、以高速公路车道线作为标识物建立相应的坐标，提取雾霾图片能见度数值，作为雾霾能见度真实值；

S3、基于Inception V4原始网络，对其中Stem模块和Reduction A模块提取的细节特征信息做全局平均池化，然后和原来的高层特征信息做堆叠，构建成改进的Inception V4网络，其中所述细节特征信息对应Stem模块的输出特征图维度为35*35*384，对应ReductionA模块的输出特征图维度为17*17*1024，全局平均池化所得的两个模块特征图维度分别为1*1*384和1*1*1024；

S4、将雾霾图片库中的训练集输入改进的Inception V4网络进行训练，并保存模型，其中训练为迭代和计算迭代损失筛选模型的过程，先将输入的训练集前向传播，输出当前能见度预测值并与能见度真实值进行对比，计算出当前迭代的损失，再将损失进行反向传播更新网络参数，按选定的迭代次数经过反复迭代完成训练，保存其中一个最优模型，其中计算损失函数为均方误差函数：，其中表示真实值大小，表示预测值大小；

测试阶段：

S5、选定雾霾图片库中任一场景的图片建立测试集，输入步骤S4所得模型对图片进行雾霾能见度检测，并将所得的能见度预测值与能见度真实值进行对比，计算平均百分比误差：，其中表示真实值大小，表示预测值大小。

2.根据权利要求1所述基于改进InceptionV4网络的交通雾霾能见度检测方法，其特征在于：步骤S1视频资料采样中所述视频资料包括高速公路路段不同场景下的总视频资料集合，采样要求为每分钟提取12帧图片，将采样得到的图片分场景建立数据集。