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基于DM642的车载浓雾天气识别系统研究
被引量:
1
1
作者
玉雄侯
杨蓉
+1 位作者
杨晓虎
黄俊明
《上海工程技术大学学报》
CAS
2020年第2期119-126,共8页
为提高汽车行驶安全性,结合DM642芯片设计一套基于图像处理的车载浓雾天气识别系统.首先通过特征组合法确定晴朗天和浓雾天图像的最佳识别特征是暗通道均值和灰度均值,然后利用支持向量机(SVM)对分类模型进行训练,最后将识别算法以及分...
为提高汽车行驶安全性,结合DM642芯片设计一套基于图像处理的车载浓雾天气识别系统.首先通过特征组合法确定晴朗天和浓雾天图像的最佳识别特征是暗通道均值和灰度均值,然后利用支持向量机(SVM)对分类模型进行训练,最后将识别算法以及分类模型移植到DM642中进行硬件测试.试验结果表明,该算法在硬件上能有效地区分晴朗天与浓雾天图像,识别准确率达到95%.
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关键词
浓雾天气识别
DM642芯片
暗通道均值
灰度
均值
支持向量机
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职称材料
题名
基于DM642的车载浓雾天气识别系统研究
被引量:
1
1
作者
玉雄侯
杨蓉
杨晓虎
黄俊明
机构
广西大学机械工程学院
出处
《上海工程技术大学学报》
CAS
2020年第2期119-126,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61703116)
广西科技基地和人才专项资助项目(AD19110019)
+3 种基金
广西创新驱动发展专项资助项目(AA18242045-3)
广西自然科学基金资助项目(2017GXNSFBA198228)
广西教育厅科研资助项目(2018KY0024)
南宁市科技局重点研发计划资助项目(20192065)。
文摘
为提高汽车行驶安全性,结合DM642芯片设计一套基于图像处理的车载浓雾天气识别系统.首先通过特征组合法确定晴朗天和浓雾天图像的最佳识别特征是暗通道均值和灰度均值,然后利用支持向量机(SVM)对分类模型进行训练,最后将识别算法以及分类模型移植到DM642中进行硬件测试.试验结果表明,该算法在硬件上能有效地区分晴朗天与浓雾天图像,识别准确率达到95%.
关键词
浓雾天气识别
DM642芯片
暗通道均值
灰度
均值
支持向量机
Keywords
dense fog weather recognition
DM642 chip
dark channel mean
gray scale mean
support vector machine(SVM)
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DM642的车载浓雾天气识别系统研究
玉雄侯
杨蓉
杨晓虎
黄俊明
《上海工程技术大学学报》
CAS
2020
1
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参考文献
引证文献
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