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申请/专利权人：武汉轻工大学
摘要：本发明公开了基于深度学习的大雾实时能见度检测方法、设备及存储介质，包括：采集公路原图像，对原图像分别使用雾成像模型生成雾气图像，并使用滤波得到场景图像；将雾气图像、场景图像和原图像输入到深度学习模型的三个卷积分支中，得到三个输出特征图；对每个输出特征图进行展平操作，分别转换成特征向量，并分别输入到三个神经网络层中进行特征学习；将特征向量拼接成一个全局特征向量，并将所述全局特征向量经过神经网络层进行学习，得到输出特征向量；将输出特征向量输入到Softmax函数中以计算每个能见度等级的概率，输出概率最大的能见度等级。从而克服现有技术对算力要求较高及设备成本高的问题，并能得到准确的能见度等级。
主权项：1.一种基于深度学习的大雾实时能见度检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、采用摄像头采集公路原图像，并对原图像进行缩放；S2、对原图像分别使用雾成像模型生成雾气图像，并使用基于二维离散小波变换的滤波得到场景图像；S3、将雾气图像、场景图像和原图像分别输入到深度学习模型的三个卷积分支中，其中，每个卷积分支用于提取对应图像的特征，并对这些特征进行深度分析，得到三个大小为20×12×256输出特征图；S4、针对每个输出特征图进行展平操作，分别转换成一个特征向量，并将三个特征向量分别输入到三个神经网络层中进行特征学习，得出三个大小为1024的特征向量；S5、将这三个特征向量拼接成一个全局特征向量，并将所述全局特征向量经过神经网络层进行学习，得到一个大小为4096的输出特征向量；S6、将输出特征向量输入到Softmax函数中以计算每个能见度等级的概率，softmax函数的公式如下： 其中σzi表示图像z属于第i个等级的概率，zi表示特征向量的第i维度的值；S7、输出概率最大的能见度等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉轻工大学 基于深度学习的大雾实时能见度检测方法、设备
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