一种基于图像雾区域统计特征的道路能见度估计方法

本发明公开了一种基于图像雾区域统计特征的道路能见度估计方法，该方法包括：基于公开数据集和大气散射模型构建一个VED‑8k的大规模合成数据集，通过可定制的深度学习骨干网络提取全局学习特征；基于雾区分割结果提取多维统计特征；引入自定义的FFFA模块，实现学习特征与统计特征的深度交互，生成更全面的特征表示；本发明通过学习特征与统计特征的深度交互，增强了对雾区域的特征表达能力，本发明能够动态调整不同特征的重要性，有效提升了对雾区域的识别准确度。