[发明专利]一种基于深度融合网络的双模态图像能见度检测方法有效
| 申请号： | 201911201734.5 | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN110910378B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 王晗;施佺;沈克成;余佩伦 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/50;G06T7/33;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 许洁 |
| 地址： | 226000*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度融合网络的双模态图像能见度检测方法，包括如下步骤：步骤1)利用双目摄像机采集可见光、红外图像，并通过图像配准获取视野与分辨率均相同的可见光‑红外图像对作为“深度融合网络”的双模态输入图像信号；步骤2)建立“深度融合网络”，利用双模态图像数据集训练网络，获取神经网络权值参数；步骤3)利用训练完毕的“深度融合网络”对待测的可见光‑红外双模态图像能见度的等级进行分类。采用本发明方法，能够将双模态图像的特征进行有效地融合，实现模态互补，有效克服传统单模态可见光图像结合深度学习的能见度检测方法，在小样本条件下“特征信息不足”问题，显著提高小样本条件下能见度检测的准确性与稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 融合 网络 双模 图像 能见度 检测 方法 | ||
【主权项】：
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