一种基于机器学习的晴雨检测与处理方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011507579.2
IPC分类号：G06F21/46
申请日期：
2020-12-18
申请人：
华南理工大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于机器学习的晴雨检测与处理方法
申请号	CN202011507579.2	申请日期	2020-12-18
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-03-16	公开/公告号	CN112507327A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F21/46 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F21/24 （转入G06F 21/60） G06F21/30 鉴定，即确定身份或安全负责人的授权〔2013.01〕 G06F21/45 认证管理的结构或工具〔2013.01〕 G06F21/46 通过设计密码或检查密码的强度〔2013.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;2;1;/;4;6查看分类表>
申请人	华南理工大学	申请人地址	广东省广州市天河区五山路381号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华南理工大学	当前权利人	华南理工大学
发明人	张灿炜;梁凌宇;张通;何淇昌;黄张金;林子珩;许皓钧;陈帅琦
代理机构	广州粤高专利商标代理有限公司	代理人	何淑珍;江裕强

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。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供