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基於深度學習之公共影像對天候分析

為了解決fsk藍霧的問題，作者王子威 這樣論述：

天氣是一個很有意的研究對象，雖其本身較為複雜、連續且非線性的動態信息。在平常生活上面的應用到特殊領域上面的科技應用，沒有不需要對天氣進行一定程度上的分析。但是，由於大氣運動過程中所發展出的隨機性極大以及今天的科學也沒有對大氣的一些現象有確切的證實，所以在天氣預測上仍有存在一定的誤差。目前，天氣分類大多運用較貴的傳感器去完成，而且偵測特定的天候都需相對應的傳感器，例如：溫濕度傳感器、雨量傳感器等。為了降低設備成本，且避免使用眾多儀器，我們希望統一使用電腦視覺技術來偵測所有天候狀況，通過公共影像，來精準地對天氣情況進行分析。本文是採用 Keras 進行深度學習。將在公共網絡上收集來的影像，然後對

影像數據進行了一個大致的整理，有一些影像連我自己都分不清楚是什麼類別，就手動刪除，將做 4 個分類：霧，雪，雨，晴。使用 Python 進行編號處理。轉換圖片像素，使其大小一致。將影像轉化為數組形式，進入神經網絡進行模型訓練，增大樣本容量和增加訓練次數提高精度。最後選擇裁剪好像素的影像上傳，得出分析結果。