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著 录 项 目:
专利/申请号: | CN202010517442.9 | 专利名称: | 基于浅层融合的多模态图像能见度检测模型的深度学习方法 |
申请日: | 2020-06-09 | 申请/专利权人 | 南通大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南通市啬园路9号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号: | G06K9/62 分类检索 |
公开/公告日: | 2021-11-02 | 转让价格: | 【平台担保交易】 |
公开/公告号: | CN111738314B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
浏览量: | 4 | 所属领域: | 计算机视觉 机器学习 智能交通系统专利转让搜索 |
应用场景:恶劣天气下的道路交通监控;自动驾驶环境感知;航空能见度评估
摘 要:本发明公开了一种基于浅层融合的多模态图像能见度检测模型的深度学习方法,包括如下步骤:步骤1)利用双目摄像机采集可见光、红外图像,并通过“预处理”获取多模态能见度观测数据作为“浅层融合网络”的输入信号,建立多模态能见度观测数据训练数据集合;步骤2)建立“浅层融合网络”,利用多模态能见度观测数据集训练网络,获取卷积神经网络权值参数;步骤3)利用训练完毕的“浅层融合网络”对待测的多模态图像进行能见度等级的分类估计。本发明能够利用深度融合网络将三模态图像丰富的特征信息在卷积神经网络的浅层进行有效地叠加融合、实现三个模态的互补,显著提高小样本条件下的神经网络能见度检测的准确性和稳定性。
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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