摘要
本公开提供一种交通目标检测方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品,包括:确定交通视频信息,基于不同天气情况对视频信息进行场景分类,得到场景分类信息,并对交通视频信息进行特征提取恢复,得到特征提取图像恢复信息,然后输入预先训练的盲超分辨率退化模型,经过生成器网络处理得到高分辨率图像信息,再进行优化处理,得到高分辨率图像信息结果后,进行目标图像检测,得到目标图像检测结果。本公开可针对不同的天气条件对交通视频帧进行特定的处理和优化,并对低分辨的的图像进行增强,使其生成高质量的高分辨率图像,减少天气对图像造成的影响,提高雨雪等恶劣天气场景下低分辨率道路视频的交通目标检测准确率。
技术关键词
交通视频图像
卷积神经网络深度学习模型
雾天图像
场景分类
场景特征
退化模型
雨天图像
生成器网络
非暂态计算机可读存储介质
图像检测信息
分辨率
计算机程序指令
多尺度特征提取
引导滤波器
图像多尺度
像素
更新模型参数
系统为您推荐了相关专利信息
音效管理方法
分析模块
可编程数字滤波器
特征提取模块
多模态传感器
任务调度执行方法
强化学习模型
可用智能
深度Q网络
神经网络输出层
特征提取模块
多维度特征提取
生成参数
生成平台
图像生成方法