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為學(xué)習(xí)可有效反映能見度的視覺特征，解決大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建困難的問題，提出一種將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于能見度檢測的方法。將樣本圖像劃分為多個子區(qū)域，利用預(yù)訓(xùn)練的ⅤGG-16網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行編碼。通過編碼特征集訓(xùn)練支持向量回歸模型，并根據(jù)支持向量誤差計算各子區(qū)域的融合權(quán)重，按權(quán)重融合子區(qū)域能見度估計值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法檢測正確率超過90%，可滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。
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