公开(公告)号：CN117351394A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311283084.X

申请日：2023-10-07

Applicant: 安徽大学

Inventor： 阎庆 ,  林恩 ,  李腾

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/40 ,  G06V10/54 ,  G06V10/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的道路监控天气视频识别方法，包括步骤一、道路监控视频数据收集及数据集划分，步骤二、数据集的预处理，步骤三、双分支transformer结构模型的建立，步骤四、双分支transformer结构模型训练和验证，步骤五、模型预测输出；本发明通过收集和筛选数据，并制作成天气视频数据集，提出静态和动态双分支transformer结构天气视频模型，能够提取视频帧内的纹理特征和帧间的运动特征，并且构建时空融合模块可以融合纹理和运动特征，以增强融合特征的表达，提高模型的识别精度，使得本发明模型的预测结果更有效。