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| 专利/申请号： | CN201911201734.5 | 专利名称： | 一种基于深度融合网络的双模态图像能见度检测方法 |
| 申请日： | 2019-11-29 | 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： | G06T7/00 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： | CN110910378B | 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 深度学习 图像处理 智能交通系统专利转让搜索 |
应用场景：恶劣天气下的自动驾驶环境感知;道路监控能见度评估;交通信号识别与决策辅助;低光照或雾霾场景下的车辆导航
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。
| 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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