[发明专利]一种基于轻量级卷积神经网络的天气图像识别方法有效
| 申请号： | 201911090623.1 | 申请日： | 2019-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN110929603B | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 刘鹏宇;王聪聪;贾克斌 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量级卷积神经网络的天气现象识别方法，属于图像识别技术领域。本发明包含以下步骤：构建轻量级天气识别网络；训练天气识别网络模型；获取待识别天气图片并进行标准化处理；将处理后的数据输入到训练后的天气识别网络并输出所属类别。本发明充分利用了卷积神经网络在大规模图像识别领域内展现的优势，将深度可分离卷积、注意力机制、残差连接、迁移学习等思想相结合，在不降低识别精度的情况下有效减少了模型的计算复杂度，为其在小型设备上的部署提供了可能性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轻量级 卷积 神经网络 天气 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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