基于機(jī)器視覺(jué)的天氣識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、研究機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的目的是用機(jī)器實(shí)現(xiàn)人的視覺(jué)系統(tǒng)功能，達(dá)到對(duì)環(huán)境的觀察理解并從中“學(xué)習(xí)知識(shí)”，重點(diǎn)涉及圖像處理與模式識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域。近年隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的不斷提升，可以運(yùn)行越來(lái)越復(fù)雜的機(jī)器視覺(jué)算法。加之相關(guān)基礎(chǔ)理論的不斷發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用得以推廣到更多領(lǐng)域，例如人臉識(shí)別、無(wú)人駕駛汽車、道路交通管理、產(chǎn)品質(zhì)量等級(jí)分類等。
　　現(xiàn)實(shí)生活中人類的各項(xiàng)活動(dòng)都受到天氣現(xiàn)象的影響?，F(xiàn)今越來(lái)越多的智能設(shè)備不斷涌現(xiàn)，用來(lái)代替人類完成各種高難

2、、高危任務(wù)，某些應(yīng)用場(chǎng)景中智能系統(tǒng)可能需要根據(jù)天氣狀況來(lái)做出不同的判斷和選擇，因此研究智能系統(tǒng)所處位置環(huán)境的天氣現(xiàn)象識(shí)別的實(shí)現(xiàn)方法具有實(shí)際意義。本文以此為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)模式識(shí)別相關(guān)理論方法進(jìn)行了研究，以統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)，運(yùn)用支持向量機(jī)方法對(duì)天氣現(xiàn)象的分類與識(shí)別進(jìn)行了探索和實(shí)驗(yàn)。
　　提取樣本的特征屬性是模式識(shí)別系統(tǒng)的第一項(xiàng)任務(wù)，它為分類器訓(xùn)練提供輸入。分類器訓(xùn)練能否順利進(jìn)行與設(shè)計(jì)提取的特征模式密切相關(guān)，一般要求所選特征包含充足的分類

3、信息，并且特征數(shù)目要盡可能的多。本文通過(guò)分析不同天氣條件下圖像退化現(xiàn)象和色彩變化等特點(diǎn)，設(shè)計(jì)提取了對(duì)比度、銳度、功率譜斜率、紋理以及色彩特征，并改進(jìn)了常規(guī)的提取樣本圖像全局特征的的做法，先對(duì)圖像進(jìn)行分割，再對(duì)所有的子圖像計(jì)算局部特征，這樣可以獲得對(duì)樣本特征盡可能詳細(xì)的描述。在提取到子圖的特征構(gòu)成樣本的原始模式后，利用K-W檢驗(yàn)及主成分分析方法對(duì)模式向量進(jìn)行降維，以減少冗余分量。在完成特征提取后，本文還進(jìn)行了基于支持向量機(jī)的分類器設(shè)計(jì)工作