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公开(公告)号:CN116311254B
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202310579491.9
申请日:2023-05-23
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种恶劣天气情况下的图像目标检测方法、系统及设备,该方法包括下述步骤:采集在恶劣天气环境下的原始图像,预处理后得到雾霾图像和暗光图像,经过图像去噪滤波器得到对应的清晰化图像,经过掩码自编码器掩码编码再解码还原得到原图,构建正样本集合进行对比学习,更新编码器的参数,对图像数据集中的图像数据进行Prompt文本描述得到文本描述,文本描述经过Bert模型编码得到Prompt向量编码,将Prompt向量编码与有标签的图像数据输入更新参数后的编码器进行训练,待检测的恶劣天气环境图像输入至目标检测模块得到图像分类信息与定位信息。本发明提高恶劣天气条件下图像目标检测的鲁棒性以及识别准确率。
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公开(公告)号:CN116311254A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310579491.9
申请日:2023-05-23
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种恶劣天气情况下的图像目标检测方法、系统及设备,该方法包括下述步骤:采集在恶劣天气环境下的原始图像,预处理后得到雾霾图像和暗光图像,经过图像去噪滤波器得到对应的清晰化图像,经过掩码自编码器掩码编码再解码还原得到原图,构建正样本集合进行对比学习,更新编码器的参数,对图像数据集中的图像数据进行Prompt文本描述得到文本描述,文本描述经过Bert模型编码得到Prompt向量编码,将Prompt向量编码与有标签的图像数据输入更新参数后的编码器进行训练,待检测的恶劣天气环境图像输入至目标检测模块得到图像分类信息与定位信息。本发明提高恶劣天气条件下图像目标检测的鲁棒性以及识别准确率。
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