雾是一种对交通运输和物流有着重大影响的气象现象。能见度的降低会导致延误、经济损失甚至生命损失。本文首先综述了雾天条件下能见度距离估计的研究现状。然后,我们提出了一个基于深度卷积神经网络的使用视频图像估计能见度距离的方法。我们使用多组不同雾浓度情况下的视频图像对所提出的解决方案进行评估。实验表明,所提出的解决方案在FROSI数据集上获得了令人满意的性能。
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