[发明专利]一种针对雨天图片的卷积神经网络降雨强度分类方法在审
| 申请号： | 201910701424.3 | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110610190A | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 郑飞飞;尹航;陶若凌;申永刚;张清周 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 33283 杭州天昊专利代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 何碧珩 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种针对雨天图片的卷积神经网络降雨强度分类方法，包括以下步骤：(1)通过图像处理软件合成降雨图片，得到合成数据集；(2)搭建卷积神经网络，使用步骤(1)中的合成数据集对卷积神经网络进行预训练；(3)采集实际降雨图片，得到真实数据集；(4)使用步骤(3)中的真实数据集对预训练的模型进行微调，得到训练好的模型；(5)将步骤(4)中的训练好的模型用于实时降雨强度分类。本发明的分类方法对于真实降雨图片和合成降雨图片的降雨强度的分类均具有较好的效果和较低的误差率，而且可以大大提高实时天气信息在空间上的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 降雨 卷积神经网络 合成数据 强度分类 真实数据 图片 误差率 合成 实时天气信息 图像处理软件 分类 微调 雨天 采集 | ||
【主权项】：
1.一种针对雨天图片的卷积神经网络降雨强度分类方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)通过图像处理软件合成降雨图片，得到合成数据集；/n(2)搭建卷积神经网络，使用步骤(1)中的合成数据集对卷积神经网络进行预训练；/n(3)采集实际降雨图片，得到真实数据集；/n(4)使用步骤(3)中的真实数据集对预训练的模型进行微调，得到训练好的模型；/n(5)将步骤(4)中的训练好的模型用于实时降雨强度分类。/n
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