公开(公告)号：CN109146810A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201810897756.9

申请日：2018-08-08

Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 ,  浙江大学

Inventor： 黄红兵 ,  阮颖颖 ,  章毅 ,  刘俊毅 ,  龚小谨 ,  姜文东 ,  陈水耀 ,  钟一俊 ,  刘岩 ,  徐晶 ,  贺家乐 ,  江洪成 ,  吴恺源 ,  张晖 ,  蔡晴

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06T5/003 ,  G06N3/0454

Abstract: 本发明公开了一种基于端到端深度学习的图像去雾的方法。本发明根据雾图成像模型将无雾图像生成有雾图像，将有雾图像及其对应的传输图和大气光输入到所设计的图像去雾神经网络中，利用随机梯度下降法训练图像去雾神经网络；将待测有雾图像输入到训练后的图像去雾神经网络中获得传输图和大气光值，得到待测有雾图像去雾后的结果。本发明方法和传统的图像去雾方法相比，得到的去雾后结果在视觉上效果较佳，且适用的场景范围更广，同时可以估计得到大气光值，从而实现端到端的去雾，可以得到较好的去雾效果。

公开(公告)号：CN108734225A

公开(公告)日：2018-11-02

申请号：CN201810584363.2

申请日：2018-06-08

Applicant: 浙江大学 ,  国网浙江省电力有限公司信息通信分公司

Inventor： 黄红兵 ,  龚小谨 ,  吴秋晗 ,  姜文东 ,  邵炜平 ,  姚祺 ,  章毅 ,  刘俊毅 ,  江洪成 ,  贺家乐 ,  俞红生 ,  温积群 ,  范超 ,  王艳艳 ,  娄佳 ,  蔡晴

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/32 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的输电线路施工物体图像检测方法。采集多幅已知施工物体标签的输电线路监控图像，构建输电线路施工物体检测神经网络，将图像及其对应的施工物体标签输入到输电线路施工物体检测神经网络中，利用带动量SGD算法训练神经网络；采用训练后的神经网络对未知施工物体标签的待测监控图像进行处理，获得待测监控图像中施工物体的检测结果。本发明方法能够准确地检测出输电线路监控图像中的施工物体，并对光照以及气候变化具有较强的鲁棒性。