Contrastive Learning-Based Haze Visibility Enhancement in Intelligent Maritime Transportation System
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid development of artificial intelligence and big traffic data, the data-driven intelligent maritime transportation has received significant attention in both industry and academia. It is capable of improving traffic efficiency and reducing traffic accidents in maritime applications. However, video cameras often suffer from severe haze weather, leading to degraded visual data and ineffective maritime surveillance. It is thus necessary to restore the visually degraded images and to guarantee maritime transportation efficiency and safety under hazy imaging conditions. In this work, a contrastive learning framework is proposed for haze visibility enhancement in intelligent maritime transportation systems. In particular, the proposed learning method could fully learn both local and global image features, which are beneficial for visual quality improvement. A total of 100 clean images containing water traffic scenes were selected as the synthetic test dataset, and good dehazing results were achieved on both visual and indexing results (e.g., peak signal to noise ratio (PSNR): <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <mn>23.95</mn> <mo>±</mo> <mn>3.48</mn> </math> and structural similarity index (SSIM): <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <mn>0.924</mn> <mo>±</mo> <mn>0.065</mn> </math> for different transmittance and atmospheric light values). In addition, extensive experiments on real-world 100 water hazy images demonstrate the effectiveness of the proposed method (e.g., natural image quality evaluator (NIQE): <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <mn>4.800</mn> <mo>±</mo> <mn>0.634</mn> </math> and perception-based image quality evaluator (PIQE): <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <mn>46.320</mn> <mo>±</mo> <mn>10.253</mn> </math> ). The enhanced images could be effectively exploited for promoting the accuracy and robustness of ship detection. The maritime traffic supervision and management could be accordingly improved in the intelligent transportation system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».