【摘 要】
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天气对人类的交通、农业、工业等方方面面都有重要的影响,天气图像识别在人工智能、公路交通状况预警、汽车辅助驾驶、气候分析等领域具有广阔的发展前景.由于采集方法和采集设备不同,天气图像大小不一,常规预处理方法会导致信息损失;同时,天气图像容易受到复杂的、非系统的因素干扰,因此天气图像识别存在分类精度不高的问题.此外,天气图像数据集通常数量庞大,如何进一步提升天气图像识别速度是亟待解决的问题.对此,本文
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天气对人类的交通、农业、工业等方方面面都有重要的影响,天气图像识别在人工智能、公路交通状况预警、汽车辅助驾驶、气候分析等领域具有广阔的发展前景.由于采集方法和采集设备不同,天气图像大小不一,常规预处理方法会导致信息损失;同时,天气图像容易受到复杂的、非系统的因素干扰,因此天气图像识别存在分类精度不高的问题.此外,天气图像数据集通常数量庞大,如何进一步提升天气图像识别速度是亟待解决的问题.对此,本文共提出三点创新,分别如下:第一,提出多尺度池化方法,能够将任意尺寸的输入转换为固定尺寸的输出,避免对输入图像进行裁剪或缩放而造成不必要的信息损失,同时能够融合多层图像特征,获取全局特征.将输入特征图转化为四层特征图,分别划分为1×1,2×2,3×3,4×4个子区域,对每个子区域进行高斯池化,再使用1×1卷积将每层的通道数转换为原通道数的1/4,最后将特征图延展为一维矩阵并拼接,作为最终输出.本文在Multi-class Weather数据集上对该方法进行验证,实证结果表明,引入多尺度池化层后,模型的准确率、F1得分及运行速度均具有显著的提升.第二,提出并行非对称深度可分离扩张（Parallel Asymmetric Deep Separable Dilated,PADSD）模块,能够加快运算速度、提升性能,共有3处创新:其一,引入非对称卷积结构,设计并行的1×n和n×1的卷积核结构,取代常规的n×n卷积核,提高模块的非线性组合能力;其二,将卷积层和池化层并行连接,使得网络结构更宽而不是更深,减少维度;其三,引入深度可分离扩张卷积结构,扩大感受野,有效减少参数.第三,在前两个创新点的基础上,进一步提出改进的Inception网络,以PADSD模块为核心,引入多尺度池化层,采用双损失函数和RAdam优化器进行训练.实证结果显示,改进的Inception网络在准确率、F1得分、运行时间等指标上显著优于Inception V3等多个经典神经网络模型,能够满足迅速、准确识别天气图像的需要.
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