[發(fā)明專利]一種基于圖像的天氣識(shí)別的方法及設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010072758.1
• 申請(qǐng)日: 2020-01-21
• 公開（公告）號(hào): CN111325239A
• 公開（公告）日: 2020-06-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周康明;吳昊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海眼控科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06N3/04;G01W1/00
• 代理公司: 上海百一領(lǐng)御專利代理事務(wù)所(普通合伙) 31243
• 代理人: 王奎宇;甘章乖

本申請(qǐng)的目的是提供一種基于圖像的天氣識(shí)別的方法及設(shè)備，本申請(qǐng)通過(guò)獲取多個(gè)觀測(cè)站所采集到的圖像；對(duì)所述圖像進(jìn)行標(biāo)注及按照天氣類別進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)記，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)；將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至改進(jìn)的Resnet50網(wǎng)絡(luò)中，構(gòu)建天氣分類模型；使用所述天氣分類模型識(shí)別待識(shí)別天氣圖像所屬的天氣類別。從而可以通過(guò)分類效果更好的天氣分類模型對(duì)采集到的觀測(cè)地點(diǎn)的圖像進(jìn)行判斷，判斷此時(shí)所對(duì)應(yīng)的天氣狀況，可以避免人工觀測(cè)的弊端，節(jié)省人力成本的同時(shí)保證穩(wěn)定持續(xù)的觀測(cè)輸出，而且可以更方便的建立新的觀測(cè)站點(diǎn)來(lái)獲取更多的天氣信息。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像的天氣識(shí)別的方法及設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著科技的發(fā)展，如今可以用數(shù)據(jù)來(lái)表達(dá)氣候變化，比如天氣預(yù)報(bào)，是通過(guò)分析溫度、濕度、云、風(fēng)和氣壓等數(shù)據(jù)，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷未來(lái)天氣變化。

目前的氣象數(shù)據(jù)收集主要有三種方式：地基觀測(cè)、空基觀測(cè)(氣象氣球)和天基觀測(cè)(衛(wèi)星)。其中，地基觀測(cè)方式對(duì)工作人員來(lái)說(shuō)最為艱難，因?yàn)榈孛鏆庀笥^測(cè)站需要人工24小時(shí)值班看守。不僅工作區(qū)域狹小，工作內(nèi)容重復(fù)單調(diào)，而且部分站點(diǎn)位置偏遠(yuǎn)，幾乎與世隔絕，對(duì)于工作人員是一種極大的考驗(yàn)。同時(shí)，人工的觀測(cè)有時(shí)候也會(huì)因?yàn)槠诤褪韬龆a(chǎn)生錯(cuò)誤。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)的一個(gè)目的是提供一種基于圖像的天氣識(shí)別的方法及設(shè)備，解決現(xiàn)有技術(shù)中人工觀測(cè)的準(zhǔn)確度低及消耗人力成本、不能穩(wěn)定觀測(cè)輸出的問題。

根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)方面，提供了一種基于圖像的天氣識(shí)別的方法，該方法包括：

獲取多個(gè)觀測(cè)站所采集到的圖像；

對(duì)所述圖像進(jìn)行標(biāo)注及按照天氣類別進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)記，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至改進(jìn)的Resnet50網(wǎng)絡(luò)中，構(gòu)建天氣分類模型；

使用所述天氣分類模型識(shí)別待識(shí)別天氣圖像所屬的天氣類別。

進(jìn)一步地，對(duì)所述圖像進(jìn)行標(biāo)注及按照天氣類別進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)記，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括：

對(duì)經(jīng)過(guò)標(biāo)注及標(biāo)簽標(biāo)記的圖像進(jìn)行擴(kuò)增處理，將擴(kuò)增處理后的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中，所述擴(kuò)增處理包括水平翻轉(zhuǎn)、隨機(jī)剪裁以及圖像亮度調(diào)整中任一或任幾種組合。

進(jìn)一步地，所述方法包括：

在Resnet50網(wǎng)絡(luò)中加入高斯噪聲層及指定的損失函數(shù)，構(gòu)建改進(jìn)的Resnet50網(wǎng)絡(luò)，其中，所述指定的損失函數(shù)包括中心損失函數(shù)和多分類損失函數(shù)。

進(jìn)一步地，在Resnet50網(wǎng)絡(luò)中加入高斯噪聲層及指定的損失函數(shù)，包括：

在Resnet50網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)單位塊的直連結(jié)構(gòu)均加入高斯噪聲層；

在Resnet50網(wǎng)絡(luò)的第一全連接層后加入所述中心損失函數(shù)，在第二全連接層后加入所述中心損失函數(shù)及所述多分類損失函數(shù)。

進(jìn)一步地，所述中心損失函數(shù)滿足以下條件：

其中，x_i表示全連接層的特征，c_yi表示第yi個(gè)類別的特征中心，m為樣本的數(shù)量。

進(jìn)一步地，所述多分類損失函數(shù)滿足以下條件：

其中，x_i表示全連接層的特征，表示全連接層的輸出，n為分類數(shù)，m為樣本的數(shù)量。

進(jìn)一步地，所述方法包括：