【摘 要】
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高速公路天气状况实时监察对于高速行车安全具备重要意义,然而气象检测只能对大范围区域的气象情况进行预报,不能满足高速行车各个路段气象情况实时检测的需求.为此,提出一种
【机 构】
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长安大学公路学院,西南交通大学信息学院,河南省交通运输厅,河南省高速公路联网监控收费通信服务公司
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高速公路天气状况实时监察对于高速行车安全具备重要意义,然而气象检测只能对大范围区域的气象情况进行预报,不能满足高速行车各个路段气象情况实时检测的需求.为此,提出一种基于双路神经网络融合模型的高速公路雾天检测算法.该算法基于双路深度神经网络融合模型,提取雾天图像的可视深度图以及暗通道图像两种视觉特征,并利用深度神经网络进行建模,获得初步分类结果;然后,再利用均值融合层进行分数融合.为了全面评测该算法的性能,构建了一个覆盖多个省份高速公路的视频监控雾天数据集(expresswayfogdetectiondat
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