公开(公告)号：CN119399730A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411428020.9

申请日：2024-10-14

Applicant: 上海交通大学设计研究总院有限公司

Inventor： 余荣杰 ,  丰明洁 ,  纪丙东 ,  陆林军 ,  黄浩

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/778 ,  G06V10/771 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，具体公开了融合机理与图像深层特征的低能见度行驶风险识别方法，构建多维度能见度机理特征指标体系，基于车载图像数据提取边缘特征、深度特征和介质传输系数特征的指标值；搭建卷积神经网络模型，通过微调大型数据集上的预训练模型引入跨域知识，获取车载图像的能见度深层特征；建立融合机理特征与深层特征的低能见度行驶风险辨识模型，利用自注意力机制自适应分配不同场景下的特征重要度；设置焦点损失函数，赋予低能见度难辨识样本更大的损失权重，再通过随机梯度下降算法更新模型参数，得到低能见度行驶风险辨识模型。