公开(公告)号：CN114529877B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202210078289.3

申请日：2022-01-24

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 张星明 ,  傅伦凯 ,  林育蓓

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/28 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于路面语义分割和卷积神经网络的路面天气识别方法，该方法步骤如下：S1、构建语义分割网络；S2、路面二值化处理；S3、构建天气识别卷积神经网络；S4、训练语义分割网络和天气识别卷积神经网络；S5、实时采集高速公路图片，输入语义分割网络和天气识别卷积神经网络，输出图片对应天气类型。本发明通过提取图片路面区域并同时学习整体图片和路面区域特征，综合了整体图片的全局特征和路面区域的局部特征，提供了一种高效的高速公路路面场景的天气识别方法。

公开(公告)号：CN114529877A

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN202210078289.3

申请日：2022-01-24

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 张星明 ,  傅伦凯 ,  林育蓓

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/28 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于路面语义分割和卷积神经网络的路面天气识别方法，该方法步骤如下：S1、构建语义分割网络；S2、路面二值化处理；S3、构建天气识别卷积神经网络；S4、训练语义分割网络和天气识别卷积神经网络；S5、实时采集高速公路图片，输入语义分割网络和天气识别卷积神经网络，输出图片对应天气类型。本发明通过提取图片路面区域并同时学习整体图片和路面区域特征，综合了整体图片的全局特征和路面区域的局部特征，提供了一种高效的高速公路路面场景的天气识别方法。