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本发明公开了一种基于傅里叶变换自适应深度学习算法的高速公路团雾检测方法，首先建立高速团雾数据集，同时建立卷积神经网络模型，结合数据集和模型进行训练，得到团雾检测训练权重；然后读入待测试视频，包括3个方向：将其输入训练好的模型进行预测，FFT变换及逆变换，求取每帧图像的均值和方差，接着使用方向三的结果对方向二的结果进行归一化，最终对归一化的结果和方向一的预测结果求取均值，根据当前图像可视区域内特点，自动生成自适应的阈值进行对比，得出图像是否有团雾的结论。本发明的优点在于结合传统机器学习算法和深度神
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113158874 B
(45)授权公告日 2022.07.08
(21)申请号 202110409248.3 G06K 9/62 (2022.01)
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