室外图像天气现象自动识别方法开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，室外图像天气现象自动识别已成为智慧城市、自动驾驶、智能交通等领域的关键技术之一，对于提高生活质量、保障交通安全等方面具有重要意义。

然而，由于天气现象的多样性、复杂性和实时性等特点，实现准确、高效的室外图像天气现象自动识别仍然面临着巨大的挑战。

因此，本选题的研究具有重要的理论价值和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，室外图像天气现象自动识别受到了广泛关注，国内外学者在该领域开展了大量研究，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在室外图像天气现象自动识别方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.室外图像天气现象数据集构建:收集并整理包含晴天、阴天、雨天、雪天等多种天气现象的室外图像数据，并进行标注和预处理，构建用于模型训练和测试的天气现象图像数据集。

2.图像特征提取与分析:研究不同天气现象的图像特征，包括颜色特征、纹理特征、形状特征等，分析其在不同环境、光照等条件下的变化规律，探索更具鲁棒性和区分性的特征描述方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

首先，进行文献调研，了解室外图像天气现象自动识别的国内外研究现状、主要方法和技术难点，为研究方向的确定和方案的设计提供理论基础。

其次，进行数据集构建，收集并整理包含晴天、阴天、雨天、雪天等多种天气现象的室外图像数据，并对其进行标注和预处理，构建用于模型训练和测试的天气现象图像数据集。

5. 研究的创新点

1.构建大规模、高质量的室外图像天气现象数据集，涵盖更广泛的天气类型、场景和光照条件，为算法训练和性能评估提供更可靠的数据基础。

2.研究结合多特征融合和深度学习的室外图像天气现象自动识别方法，提高模型的鲁棒性和泛化能力，以应对复杂多变的实际场景。

3.开发基于所提方法的室外图像天气现象自动识别系统，并在实际场景中进行应用测试，例如智能交通、自动驾驶等，以验证其有效性和实用性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张旭东,刘晶,王晶,等.基于深度学习的室外图像天气现象识别[j].计算机应用,2020,40(s1):295-300.

[2] 王书涛,韩旭,王飞,等.基于多特征融合与改进faster r-cnn的自然场景天气现象识别[j].北京理工大学学报,2020,40(12):1353-1360.

[3] 李俊峰,王惠南,黄之涵.基于颜色和纹理特征的雾天图像识别方法[j].计算机应用研究,2019,36(04):1198-1202.