[发明专利]一种基于视频的天气现象识别方法

摘要

本发明公开了一种基于视频的天气现象识别方法，实现对晴、多云、雨、雪、雾等常见天气现象的分类识别，包括以下步骤：离线分类器训练：对给定的训练视频，采样图像序列，一方面提取图像序列的视频特征，另一方面从图像序列中提取关键帧图像及其图像特征，采用AdaBoost对所提取的视频特征、图像特征以及人工标注进行学习训练得到分类器；在线天气现象识别：对测试视频，采样多组图像序列，提取每组图像序列的视频特征和图像特征，将上述特征送入分类器中进行分类，得到相应识别结果后再通过投票方式进行决策融合，将投票结果作为测试视频的天气现象识别结果。

主权项

一种基于视频的天气现象识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，离线分类器训练：对训练样本中的训练视频，首先采样出图像序列，提取视频特征，然后从图像序列中提取关键帧图像并对其进行图像特征提取，最后将视频特征和图像特征融合，并采用由随机森林作为弱分类器构成的AdaBoost强分类器，进行监督学习训练，得到天气现象的分类器；步骤2，在线天气现象识别：对给定的一段测试视频，间隔固定的时间进行采样得到n组图像序列，n为自然数，提取每组图像序列的视频特征和图像特征，将所有特征送入步骤1获得的分类器中进行测试，得到每个图像序列对应的天气现象识别结果，对n个识别结果通过投票方式进行决策融合，以出现次数最多的天气现象类别作为测试视频最终的识别结果。