基于轻量级卷积神经网络的天气现象识别研究

目的:为实现天气现象图片识别,本文研究基于轻量级卷积神经网络的天气现象识别技术。方法:本研究采用新型的卷积神经网络模型DenseNet,通过自动提取图像中同一地点所拍摄的晴天、雨天、雪天、阴天4种天气进行训练和测试,最终得到识别结果。结果:实验结果表明,该技术在识别图像天气中达到了满意的预期效果。结论:相较于传统方法而言,缩减了实验步骤,缩短了技术时间。