[发明专利]基于多尺度密集特征融合卷积网络的管道视频去雾方法在审
| 申请号： | 202310300438.0 | 申请日： | 2023-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN116228592A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 李策;乔静怡;姜中博;唐峥岩;黄瑛洁 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学（北京） |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100083 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及的是一种基于多尺度密集特征融合卷积网络的管道视频去雾方法，其中，方法包括：在实验管道模型里用双目相机采集管道清晰图像和深度图像，利用大气散射模型生成管道带雾图像，构建管道带雾/清晰图像对，并划分训练数据集和测试数据集；基于U‑net架构，SOS增强策略和密集特征融合模块，构建基于多尺度密集特征融合的增强去雾网络；将训练数据集送入基于多尺度密集特征融合的增强去雾网络，训练神经网络模型，使用Adam优化算法更新神经网络权重；用测试数据集测试训练好的去雾网络模型，实现管道视频的去雾，并对去雾效果进行客观评价。本发明能有效实现地下管道视频图像的去雾，并对图像的细节方面进行增强，可用于排水管道检测机器人的视频监控、地下管道病害智能检测识别等科学领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 密集 特征 融合 卷积 网络 管道 视频 方法 | ||
【主权项】：
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