[发明专利]一种基于深度学习的雾天能见度预测方法，存储装置及服务器在审
| 申请号： | 202110154431.3 | 申请日： | 2021-02-04 |
| 公开（公告）号： | CN112801195A | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 张秀才;李彬;刘天宇;周伟;税强;杨宁;吴明洋;易军 | 申请（专利权）人： | 四川望村网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆蕴博君晟知识产权代理事务所(普通合伙) 50223 | 代理人： | 王玉芝 |
| 地址： | 610041 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多任务与特征融合网络的雾天能见度等级预测的方法，首先，获取预处理后的雾天图像，然后，通过暗通道先验的方法得到去雾图像，再将图片输入到多任务网络的生成分支进行雾气图像的训练，然后通过预测分支对于能见度等级进行分类训练，再将两个分支合并训练，最后使用训练后的多任务神经网络对给定图片进行雾天能见度等级的分类。与现有技术相比，本发明在对雾天能见度等级进行分类时关注雾气本身这一特征，并且进行了特征融合，能够准确的预测出雾天能见度等级。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 能见度 预测 方法 存储 装置 服务器 | ||
【主权项】：
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