【摘 要】
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交通环境具有相对运动关系复杂、成像质量不可控的特点,造成图像连续性运动模糊,严重影响交通目标检测。传统盲去模糊方法具有计算量大、受使用场景限制、无法用于高分辨率图
【机 构】
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深圳市城市轨道交通重点实验室; 深圳技术大学城市交通与物流学院(城市轨道交通学院);
【基金项目】
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深圳市科技计划项目(No.JCYJ20170817095017389);深圳技术大学2018年度教学改革研究项目“基于产学研用合作的‘创意创新创制(智)创业’一体化协同育人模式探究及实践”
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交通环境具有相对运动关系复杂、成像质量不可控的特点,造成图像连续性运动模糊,严重影响交通目标检测。传统盲去模糊方法具有计算量大、受使用场景限制、无法用于高分辨率图像实时优化等问题。本文在传统去模糊方法的基础之上,采用交通环境图像清晰度评价损失函数,提出基于条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets,CGAN)的交通环境运动模糊图像恢复方法,构建生成器恢复模糊图像细节,提高采集图像质量。同时,将可拓理论应用于运动模糊恢复,构建判别器作为可拓的判据。在此基础上,采用GOPRO数据集验证了算法的有效性和实时性,并将其应用于交通目标检测中,量化其检测提升效果,与其他同类算法相比,具备一定优势。
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