一种基于视觉特征的尾气黑度检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视觉特征的尾气黑度检测方法，包括：1.数据准备：获取尾气图像和标签；2.构建尾气图像区域提取网络：构建深度学习网络，包括图像分块、编解码、输出模块；3.提取灰度直方图特征：计算尾气区域图像的灰度直方图特征；4.构建黑度等级判定网络：建立深度学习网络用于林格曼黑度等级判定。本发明专利技术能够高效地从柴油车尾气图像中提取尾气区域并生成语义标签图像，同时对提取的尾气区域提取灰度直方图特征，并利用深度学习网络准确判定尾气的林格曼黑度等级，并具有广泛的应用前景，可用于尾气林格曼黑度等级判定，为环境监测和交通管理等领域提供了一种高效而精确的解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于尾气黑度判定领域，具体的说是一种基于视觉特征的尾气黑度检测方法。

技术介绍

1、当前，尾气黑度检测在环境保护和交通管理领域具有重要意义。传统方法主要依赖于人工采样和化学分析，这种方式操作繁琐且耗时，难以满足实时监测的需求。近年来，一些基于传感器和光学技术的自动化检测方法出现，但它们往往受到环境条件和光线影响，准确性有待提高。

2、此外，现有的尾气黑度检测方法在尾气区域的精确定位和林格曼黑度等级判定方面存在一定局限性。尤其是对于复杂环境下的尾气图像，现有技术往往难以准确识别尾气区域，并对黑度等级进行可靠的评估。这导致了尾气污染监测的不稳定性和不准确性，限制了其在环境监测和交通管理中的应用。

技术实现思路

1、本专利技术旨在解决上述现有技术在尾气黑度检测方面存在的不足之处，提出一种基于视觉特征的尾气黑度检测方法，以期能实现更准确、高效的尾气污染监测，提高尾气区域的精确识别和黑度等级的准确判定，从而为环境保护和交通管理提供可靠的技术手段，降低尾气排放对环境和公共健康造成的不利影响。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于视觉特征的尾气黑度检测方法，其特征在于，是按如下步骤进行：

2.根据权利要求1所述的基于视觉特征的尾气黑度检测方法，其特征在于，所述步骤a中第l1个编码器中的窗口多头自注意力机制层的处理是按如下步骤进行：

3.根据权利要求1所述的基于视觉特征的尾气黑度检测方法，其特征在于，所述步骤b中第l1个编码器中的混合前馈神经网络层的处理是利用式(9)得到

4.一种电子设备，包括存储器以及处理器，其特征在于，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1-3中任一所述尾气黑度检测方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

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【技术特征摘要】

1.一种基于视觉特征的尾气黑度检测方法，其特征在于，是按如下步骤进行：

2.根据权利要求1所述的基于视觉特征的尾气黑度检测方法，其特征在于，所述步骤a中第l1个编码器中的窗口多头自注意力机制层的处理是按如下步骤进行：

3.根据权利要求1所述的基于视觉特征的尾气黑度检测方法，其特征在于，所述步骤b中第l1个编码器中的混合前馈神经网络层的处理是利用式(9...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓蕾，卜一，刘方圆，张爽，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：