户外天气状况分类识别

作者：史静; 朱虹; 韩勇

来源：计算机系统应用, 2018, 27(04): 259-263.

DOI：10.15888/j.cnki.csa.006283

• 天气识别
• SIFT描述子
• 空间金字塔匹配
• 支持向量机(SVM)
• 随机森林

针对户外监控系统需要利用图像画面进行天气状态识别的问题,提出了一种新的词袋模型,以及SVM和随机森林相结合的分类方法,对晴天与阴天两类天气状态进行识别.词袋模型利用SIFT特征,通过聚类构建词典,并用最小二乘法求解最佳图像的词典结构参数,最终根据金字塔匹配得到多尺度图像词袋模型特征.分类器的构造采用支持向量机(SVM)作为一级分类器,对小置信样本进行粗分类,之后,再利用随机森林构造作为二级分类器进行判别.通过对两类天气图像集的10 000张图像进行测试,其识别准确率验证了方法的有效性.

• 出版日期2018
• 单位西安理工大学