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随着智慧高速的建设，监控摄像头已经成为道路基础设施的重要组成部分，平均每公里部署一个摄像头。这些摄像头除了用于卡扣、交通事件检测等专用场景外，大部分用于日常监控。然而，视频数据属于非结构化数据，且体量巨大，仅靠存储无法充分发挥其价值。视频能见度检测技术便是将这些海量的视频数据转化为可利用的信息，为交通管理带来新的价值。

基于视频能见度检测的预警告警系统可以有效提高高速公路的安全性，减少交通事故的发生。该系统具有广阔的应用前景，可以推广应用于高速公路、隧道、桥梁等交通设施。基于视频能见度检测的预警告警系统可以有效降低此类事故的发生风险。系统可以检测出当前的能见度，并在能见度低于预设阈值时向驾驶员发出警告，提醒驾驶员注意安全。系统架构：预警告警系统可以分为三个部分：视频采集模块、能见度检测模块和预警告警模块。视频采集模块：负责采集道路图像。预警告警模块：负责根据能见度检测结果发出警告。能见度检测模块：负责计算当前的能见度。

经典网络架构VGG16googleNetResNetResNet参考资料查看超分重建.md对应章节DenseNetDenseBlock是DenseNet的内部单元，DenseNet由多个DenseBLock通过Transition来连接起来bottleneck 就是减少channels数量，通常采用Conv1*1来实现Bottleneck Layer是指在DenseBlock中，...

基于视频的能见度检测，解决高速公路团雾的困扰 2017年，发生在滁新高速公路安徽阜阳段的30辆车连撞事故，让大家对团雾的危害有了更深刻的认识。日常大家很少听说团雾，但是在高速公路上遇到团雾有多可怕呢？假设车辆以100公里的速度行驶，突然进入能见度大约只有100米的团雾中会是什么情况？一旦发现异常，司机是否能够确保安全，100公里/小时的时候要保证100米以上的安全距离，因为刹车距离和你的反应时间...

作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ 我之前一直专注于单一的随机变量及其概率分布。我们自然的会想将以前的结论推广到多个随机变量。联合分布(joint distribution)描述了多个随机变量的概率分布，是对单一随机变量的自然拓展。联合分布的多个随机变量都定义在同一个样本空间中。对于联合分布来

博文阅读：http://blog.youkuaiyun.com/carson2005/article/details/8194317（一）形状归一化1、将训练集中的所有人脸模型对齐到第1个人脸模型2、计算平均人脸模型a3、将所有人脸模型对齐到平均人脸模型a4、重复（2）（3） 直到收敛简单理解，就是寻找一个平均脸（稳定的脸）。（1）对齐到第一个人后，所有人脸还是有一定的差距，因

源文地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6833a4df01012bcf.html牛人主页（主页有很多论文代码）Serge Belongie at UC San DiegoAntonio Torralba at MITAlexei Ffros at CMUCe Liu at Microsoft Resear

// Computes the product of two square matrices.void matrix_multiply(double** m1, double** m2, double** result, size_t size){ for (size_t i = 0; i < size; i++) { for (size_t j = 0; j < s

原文： http://yutian-flliu.blog.163.com/blog/static/115535294200911121537518/梯度下降法，就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。    最速下降法的一种简单形式是：x(k+1)=x(k)-a*g(k),其中a称为学习