基于CycleGAN模型的高速公路夜晚场景识别重构

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中文摘要：在智能交通领域,由于光照条件较差,高速公路夜晚场景识别重构一直颇具挑战.通过将夜晚场景转换为白天场景,不仅可以提高图像的亮度和清晰度,提升高速公路夜晚场景建模重构效果,还能为车辆提供更多的场景信息,增强驾驶安全性.本文旨在利用CycleGAN模型进行高速公路夜晚场景到白天场景的图像转换,这一转换过程不仅着眼于视觉效果的提升,更注重保持场景的语义信息.通过数据采集、数据预处理和数据标注,构建了高质量的数据集;进而训练了CycleGAN模型,并通过模型评估分析验证了模型性能.研究表明,基于CycleGAN模型的高速公路夜晚场景转换在提升图像质量和保留语义信息方面取得了显著效果,为夜间自动驾驶和智能交通技术发展提供了有益参考.

作者：

李靖博

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作者单位：

山西省智慧交通研究院有限公司,山西太原 030032

关键词：

CycleGAN 图像转换夜晚场景识别智能交通

出版年：

2024

DOI：

10.13439/j.cnki.itsc.2024.07.017

中国交通信息化

中国公路学会

中国交通信息化

影响因子：0.319

ISSN：1672-3333

年,卷(期)：2024.(7)