Заголовок: Прогноз погодных условий по изображению
Члены команды: Берк ГЮЛАЙ, Самет КАЛКАН, Мерт СЮРУКЮОГЛУ
Электронная почта соответственно:[email protected] , [email protected] , [email protected]
В предыдущем посте мы упоминали о некоторых связанных работах и наборах данных. На этой неделе мы подробно изучили эти исследования и наборы данных.
Нашей самой большой проблемой был сбор данных. Мы воспользовались советом нашего лектора по сбору данных. Он дал нам сайт AMOS. AMOS — это коллекция долговременных снимков с общедоступных уличных веб-камер по всему миру. Есть изображения миллионов и веб-камера тысяч. Но мы не зашли на сайт. Потому что есть проблема на сайте.
Мы искали другие способы сбора данных. Мы отправили письма некоторым людям и учреждениям, которые выполняли такую же работу, как наша, чтобы они поделились с нами своими наборами данных, но они даже не ответили нам. В результате наших длительных исследований мы нашли набор данных, который был засекречен. Изображения, которые мы нашли, имеют 5 классов: облачно, туман, дождь, снег и солнечно. Там примерно 150 000 изображений и этого достаточно для нашей работы.
Ниже приведены примеры изображений:
Также мы нашли некоторые связанные работы на прошлой неделе. Мы подробно изучили эти работы: как они это сделали, какие функции использовали, какой алгоритм использовали и т. д.
В общем, они использовали нейронную сеть и машину опорных векторов (SVM). Также они использовали функцию борова, цветовую гистограмму, контрастность, резкость в качестве функции.
Мы решили использовать вышеуказанные методы и возможности. На следующей неделе мы начнем кодировать его.
Увидимся на следующей неделе.
