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基于深度卷积神经网络的能见度检测

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:3.00 MB | 2021-06-08

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　　为学习可有效反映能见度的视觉特征，解决大规模训练数据集构建困难的问题，提出一种将深度卷积神经网络应用于能见度检测的方法。将样本图像划分为多个子区域，利用预训练的ⅤGG-16网络对其进行编码。通过编码特征集训练支持向量回归模型，并根据支持向量误差计算各子区域的融合权重，按权重融合子区域能见度估计值。实验结果表明，该方法检测正确率超过90%，可满足实际应用的需求。

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