[00272420]一种基于深度学习的雾霾能见度检测方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710346524.X
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
南京邮电大学
进入空间
所在地：江苏南京市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明公开了一种基于深度学习的雾霾能见度检测方法，首先创建包括训练样本集和交叉验证样本集的道路交通雾霾图像库；对交通雾霾图像库中所有的雾霾图像进行预处理；采用卷积神经网络提取训练样本集里预处理后的雾霾图像的最远能见度边缘特征，得到多个特征图；将特征图通过前向传播至配置好的卷积神经网络进行训练，并通过反向传播算法进行卷积神经网络中各层间权重的调整，反复迭代求取出用于雾霾图像分类的卷积神经网络模型，再通过预处理后的交叉验证样本集对卷积神经网络模型进行优化，最终得到一个用于对雾霾图像分类的能见度检测模型；利用上述得到的能见度检测模型对于路面摄像机拍摄的图片进行分类判断，从而实现对雾霾状况的实时检测。
本发明公开了一种基于深度学习的雾霾能见度检测方法，首先创建包括训练样本集和交叉验证样本集的道路交通雾霾图像库；对交通雾霾图像库中所有的雾霾图像进行预处理；采用卷积神经网络提取训练样本集里预处理后的雾霾图像的最远能见度边缘特征，得到多个特征图；将特征图通过前向传播至配置好的卷积神经网络进行训练，并通过反向传播算法进行卷积神经网络中各层间权重的调整，反复迭代求取出用于雾霾图像分类的卷积神经网络模型，再通过预处理后的交叉验证样本集对卷积神经网络模型进行优化，最终得到一个用于对雾霾图像分类的能见度检测模型；利用上述得到的能见度检测模型对于路面摄像机拍摄的图片进行分类判断，从而实现对雾霾状况的实时检测。
