Fugu-MT 論文翻訳(概要): Real-Time Weather Image Classification with SVM

論文の概要: Real-Time Weather Image Classification with SVM

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00821v1
Date: Sun, 1 Sep 2024 19:41:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 09:01:41.244550
Title: Real-Time Weather Image Classification with SVM
Title（参考訳）: SVMを用いたリアルタイム気象画像分類
Authors: Eden Ship, Eitan Spivak, Shubham Agarwal, Raz Birman, Ofer Hadar,
Abstract要約: 本稿では,画像中の気象条件を,雨,低照,迷路,クリアの4つのカテゴリに分類する。この作業の動機は、自動化システムの信頼性と効率性を改善する必要性にある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.842565887299043
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurate classification of weather conditions in images is essential for enhancing the performance of object detection and classification models under varying weather conditions. This paper presents a comprehensive study on classifying weather conditions in images into four categories: rainy, low light, haze, and clear. The motivation for this work stems from the need to improve the reliability and efficiency of automated systems, such as autonomous vehicles and surveillance, which must operate under diverse weather conditions. Misclassification of weather conditions can lead to significant performance degradation in these systems, making robust weather classification crucial. Utilizing the Support Vector Machine (SVM) algorithm, our approach leverages a robust set of features, including brightness, saturation, noise level, blur metric, edge strength, motion blur, Local Binary Patterns (LBP) mean and variance for radii 1, 2, and 3, edges mean and variance, and color histogram mean and variance for blue, green, and red channels. Our SVM-based method achieved a notable accuracy of 92.8%, surpassing typical benchmarks in the literature, which range from 80% to 90% for classical machine learning methods. While deep learning methods can achieve up to 94% accuracy, our approach offers a competitive advantage in terms of computational efficiency and real-time classification capabilities. Detailed analysis of each feature's contribution highlights the effectiveness of texture, color, and edge-related features in capturing the unique characteristics of different weather conditions. This research advances the state-of-the-art in weather image classification and provides insights into the critical features necessary for accurate weather condition differentiation, underscoring the potential of SVMs in practical applications where accuracy is paramount.
Abstract（参考訳）: 画像中の気象条件の正確な分類は、様々な気象条件下での物体検出および分類モデルの性能を高めるために不可欠である。本稿では,画像中の気象条件を,雨,低照,迷路,クリアの4つのカテゴリに分類する。この作業の動機は、多様な気象条件下で動作しなければならない自動運転車や監視システムなどの自動化システムの信頼性と効率を改善する必要性から来ている。気象条件の誤分類は、これらのシステムの性能低下を招き、堅牢な気象分類が不可欠である。サポートベクトルマシン (SVM) アルゴリズムを用いることで, 明るさ, 飽和度, ノイズレベル, ボケ量, エッジ強度, モーションボケ, ローカルバイナリパターン (LBP) 平均とラジイ1, 2, 3, エッジの平均と分散, 青, 緑, 赤のチャネルにおける色ヒストグラム平均と分散といった, 頑健な特徴を活用できる。我々のSVMベースの手法は92.8%の精度を達成し、古典的な機械学習手法では80%から90%の範囲で典型的なベンチマークを上回りました。ディープラーニング手法は最大94%の精度を達成できるが,本手法は計算効率とリアルタイム分類能力において競争上の優位性をもたらす。各特徴のコントリビューションの詳細な分析は、異なる気象条件のユニークな特徴を捉える上で、テクスチャ、色、エッジに関連する特徴の有効性を強調している。本研究は、気象画像分類の最先端化を推進し、精度の高い気象条件の判別に必要となる重要な特徴を考察し、精度が最重要となる実用的な応用におけるSVMの可能性を明らかにする。

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