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深度学习驱动的雾天视觉车辆检测算法优化研究

目录

深度学习驱动的雾天视觉车辆检测算法优化研究（1）．．．．．．．．．．．．4

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

雾天视觉环境与车辆检测基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1雾天视觉环境特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2基于深度学习的视觉检测模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.3车辆检测算法发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

雾天低能见度图像预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.1图像去雾技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.2基于Retinex理论的图像增强算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.3基于深度学习的图像去雾模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.4针对车辆特征增强的预处理策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

深度学习车辆检测模型结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.1常用深度检测模型比较研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.2双目标特征融合网络设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.3基于注意力机制的特征提取模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.4检测模型轻量化与加速策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

雾天环境下的检测算法优化研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

5.1针对小目标检测的优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

5.2弱光与低对比度下的图像增强模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

5.3基于场景信息的上下文辅助检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

5.4检测模型的鲁棒性提升方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

5.5数据集构建与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

实验评估与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

6.1实验设置与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67

6.2定量评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69

6.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71

6.4对比实验研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

7.1工作总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76

7.2未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77

深度学习驱动的雾天视觉车辆检测算法优化研究（2）．．．．．．．．．．．79

文档概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．88

雾天环境下的视觉检测理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90

2.1雾天图像特点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91

2.2灰度共生矩