基于视频的天气现象识别及其应用研究

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摘 要：针对传统天气现象观测因采用专用设备导致布设和维护成本高、获取难的问题，提出一种利用广泛布设的视频实现对天气现象观测的方法。通过将因特网获取的16327张天气现象图片放入深度神经网络中训练，建立一个天气现象分类的预训练模型。在此基础上加入上海徐家汇和洋山港气象站2021年视频图像，对模型进行微调，开发基于站点视频的天气现象识别模型。（剩余12968字）

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