[发明专利]一种基于深度学习的能见度估计方法在审
| 申请号： | 202011229245.3 | 申请日： | 2020-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN112395964A | 公开（公告）日： | 2021-02-23 |
| 发明（设计）人： | 张晓峰;王梅;陈哲;欧垚君;丁红;叶竹文;魏浩坤;皇甫嘉琪;许健 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 王毅 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的能见度估计方法，包括以下步骤：步骤一：选用3D ResNet18卷积神经网络；步骤二：选用多层感知器进行融合；步骤三：将上述3D ResNet18卷积神经网络和多层感知器(MLP)模型进行融合和步骤四：在测试集上进行了模型的精度评估。本发明的有益效果为：本发明主要是将3D ResNet18卷积神经网络与多层感知器(MLP)结合起来进行基于深度学习的能见度估计，对视频数据进行特征向量提取，对提取的特征向量进行分类，实现分类估计，相比于传统方法中只选取少量视频、截取图像中的某些固有特征的局限性，它充分利用视频的连续信息，并添加多层感知器进行分类估计，提高了估计精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 能见度 估计 方法 | ||
【主权项】：
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