【技术实现步骤摘要】
本申请涉及ai边缘端嵌入式部署，特别是涉及一种雾天场景路况检测的边缘端嵌入式部署方法和系统。
技术介绍
1、由于雾霾天气以及雨雾天气导致现有交通状况监测应用场景中存在交通参与方检测算法目标提取不准确以及推理部署速度受限的问题。
2、现有的去雾目标检测方法主要包括两种，一种是先进行图像去雾再进行目标检测，此类方法的研究重点和难点在于图像去雾处理部分，主要通过图像增强和基于先验的方法进行实现，多集成于相机isp算法处理流程中，此类方法也称为图像增透技术，主要通过光学、算法等手段相互结合，实现图像的色度补偿，从而使得因为雾气导致的模糊图像变清晰，输出去雾后的图像可供后续检测识别等应用算法开发；另外一种是能够同时实现去雾和检测的端到端去雾目标检测算法，此类方法的研究思路多基于端到端的深度学习网络，由于雾天场景道路交通监测的目的是对交通参与者进行检测识别，提供道路状况给相关部门，因此此类场景下更偏向于一种端到端的处理方法和流程。基于深度学习模型的雾天场景目标检测识别算法在稳定性和识别准确率方面都有了很大程度上的提升，但是通常情况下，算...
【技术保护点】
1.一种雾天场景路况检测的边缘端嵌入式部署方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的雾天场景路况检测的边缘端嵌入式部署方法，其特征在于，所述获取大量的雾天场景数据后还包括：采用数据增强技术对获取的大量的雾天场景数据进行增强。
3.根据权利要求2所述的雾天场景路况检测的边缘端嵌入式部署方法，其特征在于，所述数据增强技术包括：裁剪、翻转和旋转、平移、错切、翻转、颜色空间转换。
4.根据权利要求1所述的雾天场景路况检测的边缘端嵌入式部署方法，其特征在于，所述适用于模型推理的模型格式为ONNX格式模型。
5.根据...
【技术特征摘要】
1.一种雾天场景路况检测的边缘端嵌入式部署方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的雾天场景路况检测的边缘端嵌入式部署方法，其特征在于，所述获取大量的雾天场景数据后还包括：采用数据增强技术对获取的大量的雾天场景数据进行增强。
3.根据权利要求2所述的雾天场景路况检测的边缘端嵌入式部署方法，其特征在于，所述数据增强技术包括：裁剪、翻转和旋转、平移、错切、翻转、颜色空间转换。
4.根据权利要求1所述的雾天场景路况检测的边缘端嵌入式部署方法，其特征在于，所述适用于模型推理的模型格式为onnx格式模型。
5.根据权利要求1所述的雾天场景路况检测的边缘端嵌入式部署方法，其特征在于，所述边缘端硬件选型信息包括：算力性能、能耗、封装类型、io接口类型、温度、电压、价格以及工具链支持程度。
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：张延申，王越，郭子熙，
申请(专利权)人：北京豪末科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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