发明专利已授权

一种基于相似度网络的多模态图像能见度检测方法

📄 申请号：CN201911317691.7 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2019-12-19

公开号

CN110889398B

公开日

2022-01-14

申请人

南通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法计算机视觉

应用场景

交通气象监测, 智能驾驶, 视频监控, 智慧城市

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于相似度网络的多模态图像能见度检测方法，包括如下步骤：步骤1)利用图像配准获取视野与分辨率均相同的可见光‑红外图像对，建立双模态图像数据集；步骤2)构建相似度网络模型“4CH‑LSTM‑CNN网络模型”，利用双模态图像数据集训练网络的权值，获取神经网络参数；步骤3)利用训练完毕的“4CH‑LSTM‑CNN网络模型”对待测的可见光‑红外双模态图像能见度的等级进行分类。本发明能够将可见光、红外图像各自的静态外观特征和模态之间的动态相似度变化特征进行融合。有效克服传统基于单模态可见光图像能见度检测方法局限于“静态外观特征”问题，显著提高小样本条件下能见度检测的准确性与稳定性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于红外图像的能见度检测方法

当前第 / 件

一种基于深度融合网络的双模态图像能见度检测方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：16 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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