【摘 要】
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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
【机 构】
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哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目(F2018023)
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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。
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