典型文献
基于多尺度融合网络的高速公路能见度估计
文献摘要：
为了实现近实时公里级的高速公路能见度监测,提出了一种基于多尺度融合网络的能见度估计方法.首先,从道路监控视频中提取道路场景图像,并对图像进行质量控制;分别采用引导滤波、光谱滤波、景深估计模型从路面场景图像中提取细节结构特征、光谱特征与场景深度特征;然后,构建多尺度融合网络自适应融合结构特征、光谱特征与场景深度特征,并从中提取能见度特征;最后在网络末端输出图像场景所对应的能见度等级.此外,为了训练与测试模型,构建了真实道路场景图像数据集,共包含18 000张标注图像.实验结果表明,多尺度融合网络可显著提升高速公路能见度估计的准确性,能见度等级分类准确率可达81.76％.
文献关键词：
能见度估计;多尺度融合网络;图像识别
中图分类号：
作者姓名：
黄亮;肖鹏飞;薛梅;张振东;孙家清;周雪城
作者机构：
中国气象局交通气象重点开放实验室,南京210041;江苏省气象服务中心,南京210041;南京中医药大学人工智能与信息技术学院,南京210046
文献出处：
引用格式：
[1]黄亮;肖鹏飞;薛梅;张振东;孙家清;周雪城-.基于多尺度融合网络的高速公路能见度估计)[J].气象科学,2022(05):668-675
A类：
B类：
多尺度融合网络,高速公路,能见度估计,近实时,能见度监测,估计方法,道路监控,监控视频,取道,道路场景,场景图像,引导滤波,景深,节结,光谱特征,深度特征,网络自适应,自适应融合,出图,测试模型,图像数据集,等级分类,分类准确率,图像识别
AB值：
0.267274
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