[发明专利]一种基于双通路深度网络的雾天能见度检测方法在审
| 申请号： | 202011268313.7 | 申请日： | 2020-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN112365476A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 孙玉宝;闫宏艳;李家豪;刘青山;闫麒名;岳志远;耿玉标 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 苏良 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于双通路深度网络的雾天能见度检测方法，包括采集高速公路监控图像，根据能见度距离分类为若干等级，并划分为训练数据集与测试数据集；构建雾天能见度检测的双通路深度网络模型，两条通路分别学习暗通道先验信息与雾天图像的深度特征，并联合两类特征通过全连接层进行分类；设计用于优化网络模型参数学习的目标函数，预设网络模型的训练超参；将训练数据送入网络模型中，根据目标函数，采用Adam优化器实现模型参数的迭代优化与更新；训练完成的网络模型可实现对高速公路雾天能见度等级的端对端分类，预测高速公路监控图像的能见度等级。本发明可实现高速公路雾天能见度等级的自动检测，为公路管理部门的智能化管理提供技术支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 通路 深度 网络 能见度 检测 方法 | ||
【主权项】：
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