10.3969/j.issn.2095-2163.2019.06.046
基于卷积神经网络的天气现象识别方法研究
为实现基于图片的天气现象识别,本文提出一种基于卷积神经网络的天气现象识别技术.深度学习在图片分类方面表现出了巨大的优势,本文采用最新的卷积神经网络模型DenseNet,自动提取图像中每种天气现象的特征,通过对同一地点拍摄的晴、阴、雨、雪4种天气进行训练、测试,得到最终的识别结果.实验结果表明,该方法对图片中天气的识别达到了预期的效果,并且相较于传统的方法减少了实验步骤,缩短了时间.
天气现象识别、深度学习、图片分类、卷积神经网络
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
黑龙江省自然科学基金项目F2018023
2020-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
214-216
