[发明专利]一种用于视频大雾监测的深度神经网络模型构建方法、系统及装置在审
| 申请号： | 202011637801.0 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112749654A | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 彭路;张兴海;柳俊凯 | 申请（专利权）人： | 南京恩瑞特实业有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏舜点律师事务所 32319 | 代理人： | 杜东辉 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种深度神经网络模型构建方法、系统及装置，方法包括如下步骤：构建视频大雾识别数据集，所述视频大雾识别数据集包括大雾视频数据和无大雾视频数据；提取所述视频数据的单帧图像形成样本集，并将其划分为训练集和测试集；构建深度神经网络模型；利用训练集训练深度神经网络模型，优化模型参数；利用测试集测试经过训练的深度神经网络模型。本发明能够提取出单帧图像的静态特征，结构简单，识别准确率高，并可以实现监控视频下的实时烟大雾监测识别，满足非气象用户对大雾识别业务需求。在各能见度等级下的白天黑夜大雾识别中，白天识别率平均在85.4%以上，而晚上的平均识别率为69.7%，该结果基本能满足摄像头辅助监测大雾等级需要。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 视频 大雾 监测 深度 神经网络 模型 构建 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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