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题名机场能见度预测模型研究
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作者
刘晴
潘子宇
李银洁
魏莱
陈丹妮
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机构
南京工程学院信息与通信工程学院
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出处
《无线互联科技》
2024年第18期13-16,22,共5页
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基金
南京工程学院省级大学生创新创业训练计划项目,项目名称:能见度变化规律的量化分析与预测模型,项目编号:202311276090Y
南京工程学院大学生科技创新基金项目,项目名称:基于视频数据的能见度估计与预测,项目编号:TB202306018。
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文摘
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空间。文章以大数据为基础,改进VGG卷积神经网络提取视频数据的特征并利用Adam进行算法优化,充分挖掘监控视频数据信息,以达到提高精度及降低设备成本的目的。相比于ResNet,这一方法充分利用了视频数据的时空信息,在预测过程中表现出较高的精度和准确性。这项研究对提升机场能见度预测的效果提供了借鉴。
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关键词
能见度预测
卷积神经网络
机场监控视频
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Keywords
visibility forecast
convolutional neural network
airport surveillance video
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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