摘要
本申请涉及一种恶劣天气视频增强方法、装置和计算机设备。所述方法通过创新性地采用双路径Mamba架构直接对时空特征进行建模,完全避免了对光流估计的依赖;结合频域自适应增强和对比学习机制,实现了高效且高质量的视频恢复;本方法不仅降低了计算复杂度,还提高了在各种恶劣天气条件下的鲁棒性;本方法具有良好的通用性,无需依赖先验的天气类型标注,可以广泛应用于视频监控、智能交通、无人驾驶等多个领域;得益于高效的计算性能,本方法能够满足实时处理的需求。
技术关键词
视频帧
特征提取模块
输出特征
重构模块
补丁
样本
交叉注意力机制
网络
频域特征
序列
锚点
计算机设备
恶劣天气条件
空间结构
融合特征
注意力模型
模型训练模块
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多源异构数据融合
局部特征信息
遥感影像数据
图像局部特征
语义
加密数据
数据加密方法
加密策略
加密设备
计算机可读指令
视频监控系统
故障诊断模型
网络流量分析
故障知识库
网络流量数据
生存预测方法
临床检查数据
数据特征提取方法
神经网络模型
生存预测系统
轴承故障诊断
关系网络
故障特征
特征提取模块
样本