[发明专利]一种基于卷积神经网络的降雨强度检测方法有效
| 申请号： | 202110223872.4 | 申请日： | 2021-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN112883969B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 张振;王杰;沈淏旸;黄启略;魏饶;陈林;刘志杰;莫岱辉;蒋芸 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/28;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04;G01W1/14 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 成立珍 |
| 地址： | 210024 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的降雨强度检测方法，属于计算机视觉技术领域，本发明利用不同降雨条件下水面雨生表面波纹理特征的差异性，通过对连续两帧图像进行残差处理提取波纹纹理特征，进而使用全卷积神经网络进行有监督的深度学习，实现无雨、小雨、中雨、大雨四个等级的瞬时降雨强度定性检测。本发明选取不同天气、光照和水流条件下实际水面的监控图像构建神经网络训练数据集，对复杂光照条件具有较强的鲁棒性，可实现全天候实时在线监测。本发明在保障准确获取降雨强度信息的同时有效地减少了布设传统降雨强度检测仪器所需的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 降雨 强度 检测 方法 | ||
【主权项】：
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