发明专利已授权

一种基于深度融合网络的双模态图像能见度检测方法

📄 申请号：CN201911201734.5 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2019-11-29

公开号

CN110910378B

公开日

2021-11-02

申请人

南通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T5_50 , G06T7_33 , G06T3_40 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

检测方法图像识别人工智能算法深度学习检测方法

应用场景

交通能见度监测, 气象观测, 智能驾驶, 航空航海安全, 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深度融合网络的双模态图像能见度检测方法，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，并通过图像配准获取视野与分辨率均相同的可见光‑红外图像对作为“深度融合网络”的双模态输入图像信号；步骤2)建立“深度融合网络”，利用双模态图像数据集训练网络，获取神经网络权值参数；步骤3)利用训练完毕的“深度融合网络”对待测的可见光‑红外双模态图像能见度的等级进行分类。采用本发明方法，能够将双模态图像的特征进行有效地融合，实现模态互补，有效克服传统单模态可见光图像结合深度学习的能见度检测方法，在小样本条件下“特征信息不足”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

一种基于相似度网络的多模态图像能见度检测方法

当前第 / 件

可胞外分泌菊粉内切酶的重组枯草芽孢杆菌及其制备方法和应用

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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