[发明专利]一种基于摄像探头的能见度识别预警方法有效
| 申请号： | 201710959010.1 | 申请日： | 2017-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN107886049B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 单婵;罗晓春;任冉;谢小萍;杭鑫;孙明;史潇;张岚;徐敏;魏晓奕;王珂清;孙玉宝;王素娟 | 申请（专利权）人： | 江苏省气象服务中心 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 周新楣 |
| 地址： | 210008 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于摄像探头的能见度识别预警方法，包括以下步骤：1，利用摄像探头拍摄多组其周围场景图片，分为训练样本和测试样本；2，对训练样本和测试样本进行预处理；3，构建caffenet卷积神经网络模型；4，利用预处理后的训练样本对卷积神经网络模型进行前向传播和后向传播两个阶段的训练，当后向传播训练计算出的误差达到期望值时，训练结束，并得到卷积神经网络模型的参数；5，将测试样本随机裁剪出多块，输入至训练好的卷积神经网络模型进行测试，并采用“多数投票”法得到最终能见度分类结果，当能见度低于设定阈值时进行预警。本发明采用caffenet卷积神经网络模型对图片的能见度进行分类识别，分类准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 摄像 探头 能见度 识别 预警 方法 | ||
【主权项】：
一种基于摄像探头的能见度识别预警方法，其特征是，包括以下步骤：步骤S1，利用摄像探头拍摄多组其周围场景图片，并将场景图片分为训练样本和测试样本；步骤S2，对训练样本和测试样本进行预处理，并将训练样本和测试样本裁剪成适应caffenet卷积神经网络的图像块；步骤S3，构建caffenet卷积神经网络模型，该网络模型包括5层卷积层、3层下采样层和3层全连接层；步骤S4，利用步骤S2预处理后的训练样本对步骤S3所述构建caffenet卷积神经网络模型进行前向传播和后向传播两个阶段的训练，当后向传播训练计算出的误差达到期望值时，训练结束并得到卷积神经网络模型的参数；步骤S5，利用步骤S4训练好的caffenet卷积神经网络模型对步骤S2预处理后的测试样本进行测试，得出能见度分类结果，当能见度低于设定阈值时进行预警。
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