基于深度學(xué)習(xí)的煙霧識(shí)別方法及設(shè)備

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111252073.6 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113989491A 公開(kāi)（公告）日 2022-01-28
申請(qǐng)公布號(hào) CN113989491A 申請(qǐng)公布日 2022-01-28
分類號(hào) G06V10/25（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G08B17/12（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 王鳳石;于樹(shù)懷;馮濤 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 江蘇奧易克斯汽車電子科技股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京細(xì)軟智谷知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 代理人 付登云
地址 226000江蘇省南通市崇川區(qū)新寧路88號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請(qǐng)涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的煙霧識(shí)別方法及設(shè)備，方法包括：獲取待識(shí)別圖像；根據(jù)待識(shí)別圖像，基于預(yù)先訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到待識(shí)別圖像中的煙霧區(qū)域。由于煙霧具有移動(dòng)緩慢的提點(diǎn)，現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)運(yùn)動(dòng)的煙霧的檢測(cè)算法效果不佳。針對(duì)這些不足，本申請(qǐng)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)將幀間插法和背景插法的識(shí)別結(jié)果疊加從而準(zhǔn)確有效地得到待識(shí)別圖像中的煙霧區(qū)域。