[发明专利]一种基于深度学习的高速公路团雾自适应检测方法有效
| 申请号： | 202110409248.3 | 申请日： | 2021-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN113158874B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 李晓春;吴狄娟;秦勇;朱锦校 | 申请（专利权）人： | 杭州像素元科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市滨江区长河街道建业*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于傅里叶变换自适应深度学习算法的高速公路团雾检测方法，首先建立高速团雾数据集，同时建立卷积神经网络模型，结合数据集和模型进行训练，得到团雾检测训练权重；然后读入待测试视频，包括3个方向：将其输入训练好的模型进行预测，FFT变换及逆变换，求取每帧图像的均值和方差，接着使用方向三的结果对方向二的结果进行归一化，最终对归一化的结果和方向一的预测结果求取均值，根据当前图像可视区域内特点，自动生成自适应的阈值进行对比，得出图像是否有团雾的结论。本发明的优点在于结合传统机器学习算法和深度神经网络模型，对测试图像采取卷积特征提取和频域特征计算的方式，进而完成对团雾的稳定且准确的检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 高速公路 自适应 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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