[发明专利]一种基于深度学习的天气多分类识别方法在审
| 申请号： | 202110329160.0 | 申请日： | 2021-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN112990333A | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 张旭;林旭东;刘奥强;王若瑾;谢朝雨;程耀天 | 申请（专利权）人： | 上海工程技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 孙永申 |
| 地址： | 201620 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的天气多分类识别方法，用于从单个图像中对多种天气进行分类，如多云、雨天、晴天、雾天、雪天、雷电等。本发明在传统卷积神经网络的基础上，结合了通道注意力机制，提出了一种拥有改进通道注意力机制的卷积神经网络模型。利用注意力机制实现特征通道的自适应校准，该网络模型具有较好的泛化能力和分类准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 天气 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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