[发明专利]一种训练识别图像雾化的方法和装置在审
| 申请号： | 201910308599.8 | 申请日： | 2019-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN110033045A | 公开（公告）日： | 2019-07-19 |
| 发明（设计）人： | 房建东;赵肖肖;赵于东 | 申请（专利权）人： | 内蒙古工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京金信知识产权代理有限公司 11225 | 代理人： | 喻嵘;郭迎侠 |
| 地址： | 010051 内蒙古*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种训练识别图像雾化的方法和装置，所述方法包括：获取训练数据，其中，所述训练数据包括样本有雾图像或样本无雾图像；利用所述训练数据训练第一网络模型达到预设识别图像雾化的精度，从而获得优化的第一网络模型；其中，所述第一网络模型，包括特定结构的VGG19网络模型及依次连接在所述特定结构的VGG19网络模型后的三个全连接层和一个Softmax层；所述特定结构的VGG19网络模型，包括VGG19网络模型的输入层、池化层和卷积层；在训练过程中所述特定结构的VGG19网络模型的预设参数保持不变且对所述全连接层和所述Softmax层的权重值和偏移量进行梯度更新。本申请可对高分遥感图像进行有雾条件下的目标检测与识别。 | ||
| 搜索关键词： | 网络模型 图像雾化 训练数据 方法和装置 连接层 样本 目标检测与识别 图像 梯度更新 训练过程 遥感图像 依次连接 预设参数 偏移量 输入层 池化 卷积 权重 预设 申请 优化 | ||
【主权项】：
1.一种训练识别图像雾化的方法，其特征在于，包括：获取训练数据，其中，所述训练数据包括样本有雾图像或样本无雾图像；利用所述训练数据训练第一网络模型达到预设识别图像雾化的精度，从而获得优化的第一网络模型；其中，所述第一网络模型，包括特定结构的VGG19网络模型及依次连接在所述特定结构的VGG19网络模型后的三个全连接层和一个Softmax层；所述特定结构的VGG19网络模型，包括VGG19网络模型的输入层、池化层和卷积层；在训练过程中所述特定结构的VGG19网络模型的预设参数保持不变且对所述全连接层和所述Softmax层的权重值和偏移量进行梯度更新。
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