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基于室外图像的天气现象识别方法

《计算机应用》2011年 第6期 | 李骞 范茵 张璟 李宝强   解放军理工大学气象学院 南京211101
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摘 要:为提高室外视频监控的准确率,实现天气现象的自动观测,提出了一种基于室外图像的天气现象识别方法,该方法通过分析天气现象对图像的影响,提取图像功率谱斜率、对比度、噪声和饱和度等特征进行训练与分类,在训练过程中根据类别之间的特征距离建立分类决策树,并为决策树上非叶子节点构造支持向量机(SVM)分类器,并在每个分类器构造过程中通过对特征赋权值实现对特征的选择。通过对WILD图像数据库和采集图像集不同天气800个样本的测试,除了对降雨的识别率较低(75%)外,对晴、阴、雾天气的识别率均高于85%。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
【关键词】 室外图像 天气现象识别 功率谱斜率 支持向量机 决策树
【出 处】 《计算机应用》2011年 第6期 1624-1627页 共4页
【收 录】 中文科技期刊数据库