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基于深度学习的图像增强和目标识别
最高可以得到10%的提升效果。 成果亮...

2023-04-21

  基本信息

  合作方式: 合作开发成果类型: 新技术

  行业领域:

  新一代信息技术产业,互联网与云计算、大数据服务

  成果介绍

  该项目拟设计高效的轻量级网络,需在雨雾天气下进行大规模图像数据的处理,并且有效的去除雨条纹和浓雾。同时对比流行的深度学习算法下,该算法可实现以平均0.03秒高速处理一张1080P的带雨/雾的图像,并且图像峰值信噪比(PSNR)和结构相似比(SSIM)最高可以得到10%的提升效果。

  成果亮点

  图像峰值信噪比(PSNR)和结构相似比(SSIM)最高可以得到10%的提升效果。同时,在目标检测识别任务上,经过图像增强之后,采用流行的目标检测识别算法对图像进行处理,准确率可提升20%。 应用领域、应用情况或推广前景: 1.城市交通实时监控 2.生态环境的实时监测 3.恶劣环境下的侦查和搜救

  团队介绍

  房颖,福州大学信息工程系讲师。 研究领域: 计算机通信、图像、视频质量评价、计算机视觉、触感网信息处理与通信 主讲课程: 计算机通信、数字图像处理、多媒体通信

  成果资料

  

产5.1



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