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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明公开了一种先验网络增强的RGB‑FIR多模态图像PM2.5估计方法，采集相同时刻的RGB‑FIR多模态图像和对应的PM2.5浓度值；建立不同场景下的RGB‑FIR多模态图像PM2.5数据集；构建RGB‑FIR多模态PM2.5预测网络模型，获取最优网络权重值与PM2.5预测值Predict1；构建基于RGB图像的先验孪生网络，获取PM2.5的修正值Predict2；将预测值Predict1和PM2.5修正值Predict2进行线性加权平均，得到PM2.5估计值Predict。本发明充分利用先验知识和RGB‑FIR多模态图像特征信息间的互补，有效提高空气污染物预测模型的精度。

主权项：1.一种先验网络增强的RGB-FIR多模态图像PM2.5估计方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1利用RGB-FIR双目摄像机和空气质量检测仪采集相同时刻的RGB-FIR多模态图像数据和对应的PM2.5浓度值；利用相同时刻的PM2.5浓度值对RGB-FIR多模态图像进行标注，将标注好的数据集依次进行场景、天空区域和图像质量的筛选，剔除不符合标准的图像数据；步骤2通过不同模态图像间的特征点匹配，实现RGB-FIR多模态图像数据的配准；选择配准成功且场景不同的RGB-FIR图像对及其对应的PM2.5浓度值作为RGB-FIR多模态图像PM2.5数据集；步骤3构建基于Resnet18网络的RGB-FIR多模态PM2.5预测模型，通过RGB-FIR多模态图像PM2.5数据集的学习，获取多模态PM2.5预测最优网络权重值，利用学习后的网络获取待测RGB-FIR多模态图像的PM2.5预测值Predict1；步骤4选择RGB-FIR多模态图像PM2.5数据集中的RGB图像及其对应的PM2.5值作为先验知识库，构建基于RGB图像的先验孪生网络模型，根据先验孪生网络模型估计的最高相似度值，在RGB先验知识库中选取与待测RGB图像最相似的先验图像，并将其对应的PM2.5值作为待测图像PM2.5的修正值Predict2；步骤5通过基于最小二乘的数值融合模型，将多模态PM2.5预测模型的预测值P1和先验孪生网络模型估计的PM2.5修正值Predict2进行线性加权平均，得到最终的PM2.5估计结果Predict值。

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百度查询： 南通大学 一种先验网络增强的RGB-FIR多模态图像PM2.5估计方法