户外天气状况分类识别

摘要：

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10000张图像进行测试, 其识别准确率验证了方法的有效性.

关键词：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

所属期刊栏目：27

资助基金：国家自然科学基金61502385;西安市科技计划项目CXY150913;西安理工大学教学研究项目xjy1775

在线出版日期：2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：259-263