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一种基于机器学习的晴雨检测与处理方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的晴雨检测与处理方法,包括以下步骤:搜集N张无雨图像,同时搜集H张雨滴模板,利用图像合成的方法合成包含N张有雨图像及N张无雨图像构成的数据集,并根据类别设置标签,划分成训练图像与测试图像。将训练图像输入晴雨分类卷积神经网络,进行晴雨分类,并用测试图像进行训练效果检验;构造支持向量机晴雨图像分类器;构建宽度学习神经网络,输入训练图像到该网络,进行宽度学习训练,并使用测试图像检验训练效果;使用集成学习方法组合所述的晴雨分类卷积神经网络、SVM晴雨图像分类器和宽度学习神经网络,形成并行联合判别测试模型;使用该模型检测图像是否有雨,若无雨直接输出;若有雨则进行去雨处理。

著录项

  • 公开/公告号CN112507327A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南理工大学;

    申请/专利号CN202011507579.2

  • 申请日2020-12-18

  • 分类号G06F21/46(20130101);

  • 代理机构44102 广州粤高专利商标代理有限公司;

  • 代理人何淑珍;江裕强

  • 地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号

  • 入库时间 2023-06-19 10:16:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-18

    授权

    发明专利权授予

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