基于VGG卷积神经网络的机场能见度预测

黄晋; 李保强; 吕明燕; 丁伟杰

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基于VGG卷积神经网络的机场能见度预测

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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。

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来源
《集成电路应用》 |2022年第3期|58-59|共2页
作者
黄晋; 李保强; 吕明燕; 丁伟杰;
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作者单位

中国民用航空飞行学院空中交通管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
算法分析; 能见度估计; 深度学习; 卷积神经网络;

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