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基于纹理和SVM的地面凝结现象观测方法研究
文献摘要：
地面凝结现象传统观测方法为人工观测,存在观测时效性差和主观性强等问题,影响观测数据质量.通过图像处理技术识别天气现象是当前研究的热点,但是霜露容易受到温度和光照的影响而消失,霜露在图像中的分布特征容易受到干扰,提取特征难度较大,因此该方法在地面凝结现象识别率方面还有较大的提升空间.对此提出一种高清CCD拍照自动识别地面凝结现象的方案,首先提取图片的感兴趣区域,然后将感兴趣区域通过Can-ny边缘检测提取纹理特征等一系列处理,最终利用支持向量机将结霜、结露、干燥3种现象进行识别.这种方法不受光线影响,可以同时支持在白天和夜晚观测.通过和人工观测对比,最终综合识别准确率为86.5％.
文献关键词：
边缘检测;纹理特征;支持向量机;图像识别
中图分类号：
作者姓名：
陈留;杨笔锋;谢欢;马尚昌
作者机构：
成都信息工程大学电子工程学院,四川成都610225;中国气象局大气探测重点开放实验室,四川成都610225
文献出处：
引用格式：
[1]陈留;杨笔锋;谢欢;马尚昌-.基于纹理和SVM的地面凝结现象观测方法研究)[J].成都信息工程大学学报,2022(06):622-626
A类：
B类：
观测方法,象传,传统观,人工观测,主观性,观测数据质量,图像处理技术,技术识别,天气现象,霜露,提取特征,现象识别,识别率,提升空间,高清,CCD,拍照,照自,自动识别,感兴趣区域,Can,ny,边缘检测,纹理特征,列处理,结霜,结露,光线,白天,夜晚,观测对比,综合识别,识别准确率,图像识别
AB值：
0.452033
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