极端天气下的实时环境过滤与场景优化

计算机学院（国家示范性软件学院）

Real-time environment filtering and scene optimization in extreme weather

本项目旨在开发一种基于深度学习的路况视频清晰化与检测系统，专注于极端天气条件下（如暴雨、暴雪和大雾）视频质量的提升。随着自动驾驶和智能交通的发展，准确的路况信息在恶劣天气下显得尤为重要。本系统利用生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络（CNN），实现视频清晰化和路况检测的实时处理，以提高交通管理和自动驾驶的安全性。项目将通过数据采集、深度学习模型设计和系统优化等方法，构建一个适应多种天气场景的高效系统。此外，系统将集成来自多种传感器的数据，提升环境感知能力，助力智慧城市的发展。最终目标是通过提供实时清晰的路况视频，减少交通事故，提高公众的安全感。