【摘 要】
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利用高速公路摄像头,采集道路视频图像进行大雾能见度等级分析,提出一种基于图像识别和深度学习技术的大雾能见度等级识别方法。通过对高速公路摄像头视频图像的实时采集,融
【机 构】
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安徽继远软件有限公司; 安徽省公共气象服务中心; 江苏省气象科学研究所;
【基金项目】
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江苏省气象局北极阁开放研究基金资助项目(No.BJG201707)
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利用高速公路摄像头,采集道路视频图像进行大雾能见度等级分析,提出一种基于图像识别和深度学习技术的大雾能见度等级识别方法。通过对高速公路摄像头视频图像的实时采集,融合图像识别、机器学习、深度学习等多项人工智能技术,建立大雾识别模型,智能识别出高速大雾能见度等级。通过采集15万张高速公路视频图像进行模型验证实验,大雾能见度等级总体识别率在78%以上。随着采集样本数量的增加,识别率将越来越高,完全能够满足道路摄像头大雾等级智能检测要求,为高速道路封停和安全出行提供有效支撑。
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