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基于分区域特征提取的单张图像天气识别
被引量:
4
1
作者
李鹏程
吕昌峰
+1 位作者
于向茹
李金屏
《济南大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第4期321-327,共7页
针对单张图像的传统天气识别方法准确率较低,以及对天空区域不明显的图像具有识别局限性的问题,提出基于分区域特征提取的天气识别方法;在含有晴天、多云、阴天、雾天4种天气的数据集中,对图像进行天际线分割,并识别天空区域与地面区域...
针对单张图像的传统天气识别方法准确率较低,以及对天空区域不明显的图像具有识别局限性的问题,提出基于分区域特征提取的天气识别方法;在含有晴天、多云、阴天、雾天4种天气的数据集中,对图像进行天际线分割,并识别天空区域与地面区域;分别提取图像中天空区域、地面区域和图像整体的纹理特征、形状特征及颜色特征,并利用随机森林分类模型进行训练和测试。结果表明,该方法对于单张图像天气识别的准确率为92.6%,可以准确地识别图像天气,具有较强的实用性和普适性。
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关键词
图像天气识别
天际线分割
特征提取
随机森林
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职称材料
题名
基于分区域特征提取的单张图像天气识别
被引量:
4
1
作者
李鹏程
吕昌峰
于向茹
李金屏
机构
济南大学信息科学与工程学院
济南大学山东省网络环境智能计算技术重点实验室
济南大学山东省“十三五”高校信息处理与认知计算重点实验室
山东信通电子股份有限公司
出处
《济南大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第4期321-327,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61701192)
山东省重点研发计划项目(2017CXGC0810)
山东省教育科学规划“教育招生考试科学研究专设课题”(ZK1337212B008)。
文摘
针对单张图像的传统天气识别方法准确率较低,以及对天空区域不明显的图像具有识别局限性的问题,提出基于分区域特征提取的天气识别方法;在含有晴天、多云、阴天、雾天4种天气的数据集中,对图像进行天际线分割,并识别天空区域与地面区域;分别提取图像中天空区域、地面区域和图像整体的纹理特征、形状特征及颜色特征,并利用随机森林分类模型进行训练和测试。结果表明,该方法对于单张图像天气识别的准确率为92.6%,可以准确地识别图像天气,具有较强的实用性和普适性。
关键词
图像天气识别
天际线分割
特征提取
随机森林
Keywords
weather classification of image
skyline segmentation
feature extraction
random forest
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分区域特征提取的单张图像天气识别
李鹏程
吕昌峰
于向茹
李金屏
《济南大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020
4
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