基于视觉的天气温度预测
计算机视觉与模式识别
2018-01-26 v1
摘要
本文尝试仅利用图像数据，采用卷积循环神经网络进行天气温度估计。我们基于深度神经网络在两种场景下研究环境温度估计：a) 单张室外图像的温度估计；b) 图像序列中最后一张图像的温度预测。在第一种场景中，视觉特征由在大规模图像数据集上训练的卷积神经网络提取。我们证明了可取得有前景的性能，并分析了训练数据量对性能的影响。在第二种场景中，我们考虑视觉外观的时间演化，并构建循环神经网络以预测给定图像序列中最后一张图像的温度。相较于SOTA模型，我们获得了更好的预测精度。此外，我们探究了从不同场景区域提取信息以及在不同日间时段捕获图像时性能的变化情况。我们的方法进一步强化了未来仅使用视觉信息进行高性价比天气预测的理念。
引用
@article{arxiv.1801.08267,
title = {Visual Weather Temperature Prediction},
author = {Wei-Ta Chu and Kai-Chia Ho and Ali Borji},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.08267},
year = {2018}
}
备注
8 pages, accepted to WACV 2018