基于VGG卷积神经网络的机场能见度预测

• 作者: 黄晋 李保强 吕明燕 丁伟杰
• 来源期刊: 集成电路应用
• 学科: 工学
• 关键词: 算法分析 能见度估计 深度学习 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 创新应用|Application
• 页码范围: 58-59
• 页数: 2页
• 分类号: TP183|TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19339/j.issn.1674-2583.2022.03.022

摘要

阐述在雾霾天气下,基于图像处理的能见度检测方法仍然在不断研究中,对能见度估算值的精度依然具有提升的空间.鉴于传统图像识别方法存在准确率低、泛化能力差、且耗费时间长等问题,探讨视频数据与能见度估计的VGG卷积神经网络深度学习模型,并选取测试集对模型效果进行评估,精度达到88.3％,从而证明模型估计能见度的准确性.