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本发明公开了一种基于多尺度融合网络的高速公路恶劣天气识别方法，包括图像训练部分和图像识别部分，采集天气图像，对图像进行种类划分和能见度等级建立，构建恶劣天气一体化识别的多尺度融合网络模型，采用轻量级网络ShuffleNet进行恶劣天气分类，采用光谱滤波与结构滤波分别提取图像的光谱与结构特征，并通过softmax层对多尺度特征进行能见度分类，根据目标函数，采用Adam优化器对模型参数优化，直至模型收敛，训练完成的模型可实现高速公路恶劣天气的端到端识别。本发明可实现高速公路恶劣天气的实时自动识别，为
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113392818 A
(43)申请公布日 2021.09.14
(21)申请号 202110939963.8 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 20
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