論文の概要: A Multi-Level Hierarchical Framework for the Classification of Weather Conditions and Hazard Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16834v1
- Date: Tue, 23 Jul 2024 20:55:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 15:32:29.537490
- Title: A Multi-Level Hierarchical Framework for the Classification of Weather Conditions and Hazard Prediction
- Title（参考訳）: 気象条件の分類と危険予測のための多層階層的枠組み
- Authors: Harish Neelam,
- Abstract要約: 本稿では,気象条件の分類と危険予知のための多段階階層的枠組みを提案する。
このフレームワークは、画像の分類を、露、凍土、氷、ライム、雪、干し草、雨、雷、虹、砂嵐の11の天候カテゴリに分類することができる。
リアルタイム気象情報を提供し、精度は0.9329である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a multilevel hierarchical framework for the classification of weather conditions and hazard prediction. In recent years, the importance of data has grown significantly, with various types like text, numbers, images, audio, and videos playing a key role. Among these, images make up a large portion of the data available. This application shows promise for various purposes, especially when combined with decision support systems for traffic management, afforestation, and weather forecasting. It's particularly useful in situations where traditional weather predictions are not very accurate, such as ensuring the safe operation of self driving cars in dangerous weather. While previous studies have looked at this topic with fewer categories, this paper focuses on eleven specific types of weather images. The goal is to create a model that can accurately predict weather conditions after being trained on a large dataset of images. Accuracy is crucial in real-life situations to prevent accidents, making it the top priority for this paper. This work lays the groundwork for future applications in weather prediction, especially in situations where human expertise is not available or may be biased. The framework, capable of classifying images into eleven weather categories: dew, frost, glaze, rime, snow, hail, rain, lightning, rainbow, and sandstorm, provides real-time weather information with an accuracy of 0.9329. The proposed framework addresses the growing need for accurate weather classification and hazard prediction, offering a robust solution for various applications in the field.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,気象条件の分類と危険予知のための多段階階層的枠組みを提案する。
近年では、テキスト、数字、画像、音声、ビデオといった様々なタイプが重要な役割を果たすようになり、データの重要性が著しく高まっている。
これらのうち、画像は利用可能なデータの大部分を構成している。
本アプリケーションは,交通管理,森林整備,気象予報のための意思決定支援システムと組み合わせることで,様々な目的に期待できることを示す。
従来の天気予報があまり正確でない状況では特に役立ちます。
過去の研究では、このトピックをより少ないカテゴリで研究してきたが、今回は11種類の気象画像に焦点を当てた。
目標は、大規模な画像データセットでトレーニングされた後の気象条件を正確に予測できるモデルを作ることだ。
事故防止のためには,現実の状況において正確性が不可欠であり,本論文の最優先事項である。
この研究は、気象予報、特に人間の専門知識が得られていない、あるいは偏見がある状況における将来の応用の基盤となる。
このフレームワークは、画像の分類を、露、凍土、氷、ライム、雪、油、雨、雷、虹、砂嵐の11の気象カテゴリに分類でき、精度0.9329のリアルタイム気象情報を提供する。
提案フレームワークは,気象の正確な分類と危険予測の必要性の高まりに対処し,現場における各種アプリケーションに対する堅牢なソリューションを提供する。
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