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题名机场能见度预测模型研究
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作者
刘晴
潘子宇
李银洁
魏莱
陈丹妮
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机构
南京工程学院信息与通信工程学院
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出处
《无线互联科技》
2024年第18期13-16,22,共5页
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基金
南京工程学院省级大学生创新创业训练计划项目,项目名称:能见度变化规律的量化分析与预测模型,项目编号:202311276090Y。南京工程学院大学生科技创新基金项目,项目名称:基于视频数据的能见度估计与预测,项目编号:TB202306018。
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文摘
在雾霾天气下,基于图像处理的能见度检测方法仍然在不断研究中,对能见度估算值的精度依然具有提升空间。文章以大数据为基础,改进VGG卷积神经网络提取视频数据的特征并利用Adam进行算法优化,充分挖掘监控视频数据信息,以达到提高精度及降低设备成本的目的。相比于ResNet,这一方法充分利用了视频数据的时空信息,在预测过程中表现出较高的精度和准确性。这项研究对提升机场能见度预测的效果提供了借鉴。
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关键词
能见度预测
卷积神经网络
机场监控视频
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Keywords
visibility forecast
convolutional neural network
airport surveillance video
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于观测与视频数据的机场能见度预测研究
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作者
王新龙
梁艳玲
刘雪宇
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机构
长治学院计算机系
山西旅游职业学院计算机科学系
太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)
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出处
《长治学院学报》
2023年第5期25-32,共8页
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基金
长治学院“1331工程”人才培养质量提升计划资助项目。
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文摘
能见度预测将直接影响交通运输的安全和效率。能见度检测一般需用昂贵的激光能见度仪,但该仪器对团雾检测精度不高,探测的范围很小,维护成本高,从而在无设备区域易出现安全隐患。因此,如何高效的检测能见度是高速管理部门和航空公司十分关注的问题。文章以大数据技术为基础,以预测各种场景中的能见度为最终目的,分别利用测量数据、视频、图像、时间序列四种数据进行分析和预测,最终得到普适性强、精确度高的最佳方案。实验结果表明模型均达到了较好的表现,为未来机场能见度的人工智能预测系统提供了有益的借鉴。
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关键词
卷积神经网络
能见度预测
AMOS观测
机场监控视频
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Keywords
convolutional neural network
visibility prediction
AMOS observation
airport surveillance video
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分类号
TP138
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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