[发明专利]一种面向多模态图像能见度检测的神经网络构建方法

摘要

本发明公开了一种面向多模态图像能见度检测的神经网络构建方法，包括如下步骤：构建基于注意力模型的多尺度可变形卷积可见光图像特征提取子网络；构建基于注意力模型的多尺度可变形卷积远红外图像特征提取子网络；构建可见光‑远红外双模态图像特征融合网络模块；将上述两个子网络输出作为融合网络的输入，串联组合成双模态能见度等级分类网络。采用本发明方法，通过注意力模型调节的多尺度可变形卷积神经网络可有效提取不同感受野下、不同浓度雾气的大气特征；而双模态图像特征的融合可以实现模态互补，提供更加丰富而有效的大气特征信息,显著提高小样本条件下能见度检测的准确性与鲁棒性。