Väderförhållandena stör ofta transportsystemens funktion. Befintliga system antingen distribuerar en rad sensorer eller använder en kamera i fordonet för att förutsäga väderförhållanden. Dessa lösningar har lett till ökade kostnader och begränsad omfattning. För att säkerställa en smidig drift av alla transporttjänster under väderförhållanden krävs ett tillförlitligt detektionssystem för att klassificera vädret i vilt tillstånd. De utmaningar som är förknippade med att lösa detta problem är att väderförhållandena är olika till sin natur och att det saknas diskriminerande egenskaper bland olika väderförhållanden. De befintliga arbetena för att lösa detta problem har varit scenspecifika och har inriktat sig på klassificering av två väderkategorier. I detta papper har vi skapat ett nytt dataset med öppen källkod bestående av bilder som skildrar tre väderklasser, nämligen regn, snö och dimma som kallas RFS Dataset. En ny algoritm har också föreslagits som har använt super pixel avgränsning masker som en form av dataförstärkning, vilket leder till rimliga resultat med avseende på tio Convolutional Neural Network arkitekturer.
I REF skapades en open source regn-snow (RFS) datauppsättning av bilder.
Weather Classification: A new multi-class dataset, data augmentation approach and comprehensive evaluations of Convolutional Neural Networks
{'venue': '2018 NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems (AHS)', 'journal': '2018 NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems (AHS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}