一种用于视频大雾监测的深度神经网络模型构建方法、系统及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202011637801.0
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-12-31
申请人：
南京恩瑞特实业有限公司

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著录项信息

专利名称	一种用于视频大雾监测的深度神经网络模型构建方法、系统及装置
申请号	CN202011637801.0	申请日期	2020-12-31
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-04	公开/公告号	CN112749654A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	南京恩瑞特实业有限公司	申请人地址	江苏省南京市江宁区将军大道39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	南京恩瑞特实业有限公司	当前权利人	南京恩瑞特实业有限公司
发明人	彭路;张兴海;柳俊凯
代理机构	江苏舜点律师事务所	代理人	杜东辉

摘要

本发明提供了一种深度神经网络模型构建方法、系统及装置，方法包括如下步骤：构建视频大雾识别数据集，所述视频大雾识别数据集包括大雾视频数据和无大雾视频数据；提取所述视频数据的单帧图像形成样本集，并将其划分为训练集和测试集；构建深度神经网络模型；利用训练集训练深度神经网络模型，优化模型参数；利用测试集测试经过训练的深度神经网络模型。本发明能够提取出单帧图像的静态特征，结构简单，识别准确率高，并可以实现监控视频下的实时烟大雾监测识别，满足非气象用户对大雾识别业务需求。在各能见度等级下的白天黑夜大雾识别中，白天识别率平均在85.4%以上，而晚上的平均识别率为69.7%，该结果基本能满足摄像头辅助监测大雾等级需要。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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