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基于双分支多特征融合的雾天能见度检测
1
作者
马晓捷
孙玉宝
+1 位作者
张振东
黄亮
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第9期2699-2705,共7页
现有基于CNN的方法对雾在场景空间中的全局分布表示方面仍存在不足。针对该问题提出了一种基于双分支多特征融合的能见度检测模型。频域Transformer分支提取雾天图像的频域特征,并通过Transformer模型度量高速公路场景中雾的全局特征;...
现有基于CNN的方法对雾在场景空间中的全局分布表示方面仍存在不足。针对该问题提出了一种基于双分支多特征融合的能见度检测模型。频域Transformer分支提取雾天图像的频域特征,并通过Transformer模型度量高速公路场景中雾的全局特征;场景深度估计分支进一步估计雾天场景的深度信息,表征雾的空间分布;通过坐标注意力模块融合两个支路特征进行能见度等级预测。该模型融合了CNN和Transformer各自的优势,仅输入雾天下的监控图像即可检测高速公路的能见度等级,并在GS-FRIDA数据集和高速公路实测数据集上均能展现其优越性。
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关键词
高速公路
能见度检测
全局分布
双分支
频域
深度估计
坐标注意力
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职称材料
题名
基于双分支多特征融合的雾天能见度检测
1
作者
马晓捷
孙玉宝
张振东
黄亮
机构
南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
江苏省
气象局
江苏省
气象服务
中心
中国气象局交通气象重点开放实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第9期2699-2705,共7页
基金
国家自然科学基金项目(U2001211)
江苏省气象局重点基金项目(KZ202105)。
文摘
现有基于CNN的方法对雾在场景空间中的全局分布表示方面仍存在不足。针对该问题提出了一种基于双分支多特征融合的能见度检测模型。频域Transformer分支提取雾天图像的频域特征,并通过Transformer模型度量高速公路场景中雾的全局特征;场景深度估计分支进一步估计雾天场景的深度信息,表征雾的空间分布;通过坐标注意力模块融合两个支路特征进行能见度等级预测。该模型融合了CNN和Transformer各自的优势,仅输入雾天下的监控图像即可检测高速公路的能见度等级,并在GS-FRIDA数据集和高速公路实测数据集上均能展现其优越性。
关键词
高速公路
能见度检测
全局分布
双分支
频域
深度估计
坐标注意力
Keywords
highway
visibility estimation
global distribution
dual-branch
frequency domain
depth estimation
coordinate attention
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于双分支多特征融合的雾天能见度检测
马晓捷
孙玉宝
张振东
黄亮
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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