申请/专利权人：浙江大学

申请日：2023-08-21

公开（公告）日：2023-11-17

公开（公告）号：CN117078933A

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V20/70;G06V10/82;G06N3/094;G06N3/0475;G06V10/774;G06N3/0455;G06V10/764;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.05#实质审查的生效;2023.11.17#公开

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的夜晚快速天空分割方法及装置。该基于深度学习的夜晚快速天空分割方法包括：获取预处理后的夜晚天空图片；将所述夜晚天空图片输入光照增强的图像分割模型进行分割，以得到夜晚天空的分割图片，其中，所述光照增强的图像分割模型包括：光照增强网络与语义分割网络，所述光照增强网络将所述夜晚天空图片作为输入进行光照增强，所述语义分割网络基于所述光照增强网络的输出进行夜晚天空分割。该方法能够在夜晚环境下快速准确地区分天空和非天空区域，有效地解决了在光照条件较差的环境下进行天空分割的问题，大幅提升了分割的效率。

主权项：1.一种基于深度学习的夜晚快速天空分割方法，其特征在于，包括：获取预处理后的夜晚天空图片；将所述夜晚天空图片输入光照增强的图像分割模型进行分割，以得到夜晚天空的分割图片，其中，所述光照增强的图像分割模型包括：光照增强网络与语义分割网络，所述光照增强网络将所述夜晚天空图片作为输入进行光照增强，所述语义分割网络基于所述光照增强网络的输出进行夜晚天空分割。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于深度学习的夜晚快速天空分割方法及装置

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