【摘 要】
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现存的大气能见度测量方法主要存在硬件成本高、操作复杂度大、应用范围小等问题.文中将机器学习引入能见度测量,提出一种基于图像理解的白天能见度测量方法.首先在对测量场
【机 构】
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北京科技大学计算机与通信工程学院,中国科学院自动化研究所数字内容技术与服务研究中心,中国气象局气象探测中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61105018,61175020)
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现存的大气能见度测量方法主要存在硬件成本高、操作复杂度大、应用范围小等问题.文中将机器学习引入能见度测量,提出一种基于图像理解的白天能见度测量方法.首先在对测量场景图像感兴趣区域分窗处理的基础上,设计并提取基于像素对比度的图像特征及向量.然后,通过训练支持向量回归机构建图像特征与能见度值之间的关系模型.最后,根据模型计算待测图像的能见度值.实验结果表明该方法不仅具有良好的能见度测量精度,同时具有较高的灵活性,能降低已有能见度测量的局限性.
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