10.16652/j.issn.1004-373x.2020.08.029
基于光学成像的空气质量定性判定方法
针对我国目前气象观测站点分散不均匀导致实时得到的空气质量信息不准确的问题,文中提出一种基于光学成像的空气质量定期性制定方法.该文结合通过数字图像去雾领域中基于光学成像原理去雾得到的大气透射率和通过气象观测领域中得到的空气质量与散射系数间的相关性,并考量同一景深下大气透射率和散射系数之间的指数关系,利用BP神经网络模型学习空气质量和图片透射率间的隐性联系,做到通过图片来定性判定其空气质量.实验结果显示,所提空气质量判定方法的整体识别率为83.72%,优类和良类识别率达到了90%以上.
空气质量判定、定性判定、光学成像、图像去雾、实验设计、实验结果分析
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TN911.73-34;TP391
江西省自然青年基金重点项目20171ACB21038
2020-06-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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