基于卷积神经网络的能见度估计方法

庞一然; 宋光磊; 郭鑫; 汪彦; 郑福建

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基于卷积神经网络的能见度估计方法

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大气能见度是公共交通安全领域的重要指标,也是评估空气质量的重要方式.论文提出一种利用雾气图片估计能见度的方法,可以在不借助专业设备的情况下,从寻常的监控图片中端到端地直接获取大气能见度.该网络在分类网络的基础上,结合现有去雾算法的优点,生成雾气图,并将雾气图作为神经网络的输入,使神经网络在提取图像中的场景特征时,更多地关注雾气的自身特征,最终得到能见度估计.该方法在公开雾气图像数据集上取得良好表现.

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来源
《信息系统工程》 |2021年第6期|15-16|共2页
作者
庞一然; 宋光磊; 郭鑫; 汪彦; 郑福建;
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作者单位

重庆科技学院;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
能见度估计; 卷积神经网络; 图像分类;

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