1、“.....得到消光系数便可计得大气能见度。根据该定律，目前广泛使用的大气能见度探测仪主要集中在如何获得大气消光系数上。但是，根据能见度测量规范，大气能见度指通过视力正常的人观察，能够在当时的天气条件下从天空背景中看到和辨认的目标物的最大水平距离起的能见度变化给予人直观的感觉是视场内物体清晰与模糊的变化。观察图中两幅不同能见度图像可知，场景的模糊与否体现在是否存在丰富的细节。在图像处理与理解技术中，这些细节在空域上体现为相邻像素的灰度值梯度，在能见度越低的图像中梯度越小，边缘越不明显。因此，通过对图像进行边缘检测，可以把场景中的纹理细节提取出来，得到与能见度相关的图浅谈利用视频监控进行能见度测量大气探测论文量广东气象，。可见对于能见度的观察最基本的原理仍是人的直观判断......”。

2、“.....浅谈利用视频监控进行能见度测量大气探测论文。基于图像理解的能见度测量算法测量原理根据定律，大气能见度与大气消光系数存在式所描述的关系为ε其的实际测量。系统的设计对补充目前能见度测量手段有定的实用性，可解决能见度观测点少问题。本研究提出的算法充分考虑利用现有视频资源，实现成本低简单和灵活，可作为目前气象能见度测量的种补充。参考文献傅刚，李晓岚，魏娜大气能见度研究中国海洋大学学报，杨杰颜，郭浩鑫湛江市次持续性大雾天气过程的特征分析广东气象，梁敏妍，林卓宏，黄晓结果以遂溪县国家气象观测站提供的前向散射能见度仪测得值作为标准数据与本研究高清视频监控设备算法的测得值进行验证比较。测试集视频年月日共，本研究算法的测得值与标准能见度值的对比曲线如图所示，从图可以看出，在个连续的时间段内......”。

3、“.....对标准能见度值与本研究算法测得结果的误差对比分析，实验显示其结实验与结果及分析对于提出的基于图像理解的能见度测量算法，本研究通过实际采集的视频图像进行能见度的检测，并与遂溪县国家气象观测站前向散射能见度仪测得的标准值进行比较以分析算法的有效性。实验数据实验使用的数据采集于遂溪县国家气象观测站架设的高清视频监控设备，选择典型的雾天天气，共录得个时段实验视频，具体参数如表所示，其中时间为北。，其中，和为，的行数和列数。本研究应用神经网络模型预测能见度，模型采用有监督学习的方法对能见度进行回归，训练个全连接神经网络，网络包括个隐藏层，每个隐藏由个神经元组成，输入输出层为个神经元，激活函数为，网络训练时输入为样本的边缘存量值，输出标签正确值为训练样本对应的标准，其中......”。

4、“.....当网络训练完毕后，直接输入测试样本的边缘存量值，即可得到预测的能见度值。关键词应用气象白天能见度观测视频监控大气能见度是地面气象观测的要素之，它对人类的生产生活有着重要的影响。由低能见，经边缘提取后的特征图像。为了提高鲁棒性，防止视频拍摄中的微小抖动造成的误差，对，采用平均池化操作，每个区块为，即对每个分格块求平均边缘存量并输出为再通过式求得该图最后边缘存量值。，其中，和为，的行数和列数。本研究应用神经网络模型预测能见度，模型采用为目前气象能见度测量的种补充。参考文献傅刚，李晓岚，魏娜大气能见度研究中国海洋大学学报，杨杰颜，郭浩鑫湛江市次持续性大雾天气过程的特征分析广东气象，梁敏妍，林卓宏，黄晓东，等江门地区初春大雾的预报预警业务系统广东气象，刘桂兴，周炳辉，庞志梅......”。

5、“.....杨召琼，陈慧娴，付哲，等能浅谈利用视频监控进行能见度测量大气探测论文能见度值，该值是遂溪县国家气象观测站使用前向散射能见度仪测得值，损失函数定义如式所示，为标签值与输出值的均方误差为，其中，为个训练批次中第个数据对应的真实能见度值为神经网络输出的预测结果为每批个数。当网络训练完毕后，直接输入测试样本的边缘存量值，即可得到预测的能见度能见度分析。在获得了与能见度相关的特征图像后，进步将特征数值化，把边缘存量看成是雾浓淡的指标。设，为输入图像，经边缘提取后的特征图像。为了提高鲁棒性，防止视频拍摄中的微小抖动造成的误差，对，采用平均池化操作，每个区块为，即对每个分格块求平均边缘存量并输出为再通过式求得该图最后边缘存量测得值与标准能见度值的对比曲线如图所示，从图可以看出，在个连续的时间段内......”。

6、“.....对标准能见度值与本研究算法测得结果的误差对比分析，实验显示其结果接近于前向散射能见度仪的测量值，其平均误差为，整体测量效果较好。实验表明本研究提出的基于边缘存量的神经网络能见度检测算法能有效测量气象能见度值。图视频所带来的恶劣天气往往会导致交通事故，妨碍海陆空交通运输，从而造成人们生命财产损失。因此，对能见度进行实时监测及大雾预警显得尤为重要。目前国内气象台站已普遍采用能见度仪开展大气能见度的测量，且多以前向散射能见度仪为主要自动化测量设备。但由于能见度观测仪的造价高，限制了观测点的部署密度。基于边缘存量的神经网络监督学习的方法对能见度进行回归，训练个全连接神经网络，网络包括个隐藏层，每个隐藏由个神经元组成，输入输出层为个神经元，激活函数为，网络训练时输入为样本的边缘存量值......”。

7、“.....该值是遂溪县国家气象观测站使用前向散射能见度仪测得值，损失函数定义如式所示，为标签值与输出值的均方误差为度人工观测与能见度仪遥测资料的差异广东气象，程倩倩，梁春荣，唐国敏，等前向散射能见度仪故障实例分析气象研究与应用，张琼雄，庞志梅，宋迪灵，等基于视频监控的能见度测量广东气象，。基于边缘存量的神经网络能见度分析。在获得了与能见度相关的特征图像后，进步将特征数值化，把边缘存量看成是雾浓淡的指标。设，为输入图像法与能见度标准值的结果针对白天能见度测量的问题，本研究提出了种基于图像理解的能见度检测算法，并通过实验验证了算法的可行性与准确率，实验结果显示本研究检测算法可用于雾天能见度的实际测量。系统的设计对补充目前能见度测量手段有定的实用性，可解决能见度观测点少问题。本研究提出的算法充分考虑利用现有视频资源......”。

8、“.....可作浅谈利用视频监控进行能见度测量大气探测论文批训练数量为张，学习率设置为。测试所用设备为，主频，内存的台式计算机，平均能够达到每秒帧的速度，因此算法能满足实时性要求。表实验数据参数表实验结果及分析实验结果以遂溪县国家气象观测站提供的前向散射能见度仪测得值作为标准数据与本研究高清视频监控设备算法的测得值进行验证比较。测试集视频年月日共，本研究算法的。可见对于能见度的观察最基本的原理仍是人的直观判断，因此本研究提出基于图像理解的能见度测量算法从仿照人眼观察习惯的角度展开研究。浅谈利用视频监控进行能见度测量大气探测论文。实验与结果及分析对于提出的基于图像理解的能见度测量算法，本研究通过实际采集的视频图像进行能见度的检测......”。

9、“.....的梯度幅度，使用式计算图像，的梯度方向。浅谈利用视频监控进行能见度测量大气探测论文。基于图像理解的能见度测量算法测量原理根据定律，大气能见度与大气，ε为视觉对比阈值，般可取。根据式可知，得到消光系数便可计得大气能见度。根据该定律，目前广泛使用的大气能见度探测仪主要集中在如何获得大气消光系数上。但是，根据能见度测量规范，大气能见度指通过视力正常的人观察，能够在当时的天气条件下从天空背景中看到和辨认的目标物的最大水平距离。基于边缘信息的特征提取。般情况下，由雾气引，等江门地区初春大雾的预报预警业务系统广东气象，刘桂兴，周炳辉，庞志梅，等实现大应急的遂溪县气象防灾减灾体系构建广东气象，杨召琼，陈慧娴，付哲，等能见度人工观测与能见度仪遥测资料的差异广东气象，程倩倩，梁春荣......”。