【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别是涉及一种雾天图像目标检测模型训练方法、系统及检测方法。
技术介绍
1、目标检测图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法，对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。雾天目标检测是目标检测中的一个更精细的任务，目的是在雾天条件下，仍然保持对目标具有很好的检测效果。为了增强模型对于恶劣天气条件下特别是雾天条件下的检测性能，通过将去雾模型和检测模型拼接在一起，使其成为一个二阶段模型；即，先去雾后检测。
2、但是在现有的先去雾后检测过程中，仅使用去雾模块对图片进行预处理，使得检测的性能完全依赖去雾模块的去雾质量。同时去雾模块通常情况可以视为一个滤波器，在去雾的同时可能会去掉图片中有用的信息，忽视了图像自带的特性，使得去雾模块的性能不稳定，造成目标检测性能下降等问题。
技术实现思路
1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种雾天图像目标检测模...
【技术保护点】
1.一种雾天图像目标检测模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的雾天图像目标检测模型训练方法，其特征在于：对通道归一化处理后的所述原始图像样本进行去雾处理，得到去雾图像样本，包括：
3.根据权利要求2所述的雾天图像目标检测模型训练方法，其特征在于：根据通道归一化处理后的所述原始图像样本、所述大气散射光像素平均值和透光率，得到去雾图像样本，包括：
4.根据权利要求1所述的雾天图像目标检测模型训练方法，其特征在于：所述深度模型为采用无锚点检测机制的FCOS深度模型，所述骨架网络为resnet50骨架网络；
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【技术特征摘要】
1.一种雾天图像目标检测模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的雾天图像目标检测模型训练方法，其特征在于：对通道归一化处理后的所述原始图像样本进行去雾处理，得到去雾图像样本，包括：
3.根据权利要求2所述的雾天图像目标检测模型训练方法，其特征在于：根据通道归一化处理后的所述原始图像样本、所述大气散射光像素平均值和透光率，得到去雾图像样本，包括：
4.根据权利要求1所述的雾天图像目标检测模型训练方法，其特征在于：所述深度模型为采用无锚点检测机制的fcos深度模型，所述骨架网络为resnet50骨架网络；
5.根据权利要求4所述的雾天图...
【专利技术属性】
技术研发人员：王雪雁，胡美玲，沈翰玮，陈瑞宁，宋廷好，智聪，
申请(专利权)人：合肥市正茂科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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