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基于机器学习的白天能见度检测方法
文献摘要：
能见度检测在气象预报、自动驾驶等领域有巨大的研究和实际应用价值.与此同时,目前现有的能见度检测方法存在硬件设备价格昂贵、需设置特定标志物、计算量大等问题.该文将机器学习引入能见度检测模型,提出了一种基于计算机视觉和机器学习的能见度检测算法.该算法将通过暗通道先验法以及导向滤波算法得到的精细图像暗通道特征、图像梯度幅度和图像对比度幅度作为支持向量机算法的输入,进行了能见度检测模型的训练.实验结果表明此算法不仅有良好的能见度检测精度,同时无需摄像机标定,可利用原有监控设备,有较好的灵活性.
文献关键词：
能见度检测;机器学习;暗通道先验法;导向滤波
中图分类号：
作者姓名：
沈岳峰;殷海涛;史得道;王庆武
作者机构：
天津滨海新区气象局,天津300457;天津海洋中心气象台,天津300074;天津酷云网络科技有限公司,天津 300461
文献出处：
引用格式：
[1]沈岳峰;殷海涛;史得道;王庆武-.基于机器学习的白天能见度检测方法)[J].自动化与仪表,2022(08):74-77
A类：
B类：
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AB值：
0.25868
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