ОБНАРУЖЕНИЕ ДОЖДЯ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

1. Способ, содержащий этапы, на которых:
получают множество изображений, каждое из которых известно как фотографически изображающее состояние «дождь» или «отсутствие дождя»;
обучают искусственную нейронную сеть на основе множества изображений;
анализируют посредством искусственной нейронной сети после обучения одно или более изображений, захваченных первой камерой; и
классифицируют посредством искусственной нейронной сети на основе анализа первую камеру как находящуюся в погодных условиях «дождь» или «отсутствие дождя».
2. Способ по п. 1, в котором множество изображений захвачено одной или более камерами на борту одного или более транспортных средств.
3. Способ по п. 1, в котором первая камера находится на борту первого транспортного средства.
4. Способ по п. 3, в котором анализ происходит на борту первого транспортного средства.
5. Способ по п. 4, в котором классификация происходит на борту первого транспортного средства.
6. Способ по п. 3, в котором обучение происходит за пределами первого транспортного средства.
7. Способ по п. 3, в котором обучение происходит при работе искусственной нейронной сети на внешнем компьютерном аппаратном обеспечении, расположенном удаленно относительно первого транспортного средства.
8. Способ по п. 3, в котором анализ и классификация происходят при работе искусственной нейронной сети на бортовом компьютерном аппаратном обеспечении, установленном на борту первого транспортного средства.
9. Способ по п. 1, в котором первая камера прикреплена к первому транспортному средству и ориентирована так, чтобы быть обращенной вперед.
10. Способ по п. 1, в котором первая камера прикреплена к первому транспортному средству и ориентирована так, чтобы быть обращенной назад.
11. Способ по п. 1, в котором одно или более изображений содержат множество последовательных изображений, захваченных первой камерой в течение периода менее десяти секунд.
12. Способ, содержащий этапы, на которых:
получают множество изображений, захваченных одной или более камерами на борту одного или более транспортных средств, причем каждое изображение из множества изображений известно как фотографически изображающее состояние «дождь» или «отсутствие дождя»;
используют множество изображений для обучения искусственной нейронной сети установлению различия между фотографическими данными, соответствующими состоянию дождя, и фотографическими данными, соответствующими состоянию отсутствия дождя;
анализируют посредством искусственной нейронной сети после использования одно или более изображений, захваченных первой камерой, прикрепленной к первому транспортному средству; и
классифицируют посредством искусственной нейронной сети на основе анализа первое транспортное средство как находящееся в погодных условиях «дождь» или «отсутствие дождя».
13. Способ по п. 12, в котором анализ и классификация происходят при работе искусственной нейронной сети на бортовом компьютерном аппаратном обеспечении, установленном на борту первого транспортного средства.
14. Способ по п. 12, дополнительно содержащий этап, на котором захватывают первой камерой одно или более изображений.
15. Способ по п. 14, в котором анализ и классификация происходят в режиме реального времени при захвате.
16. Способ по п. 15, в котором анализ и классификация происходят менее чем за десять секунд после захвата.
17. Способ по п. 12, в котором использование происходит при работе искусственной нейронной сети на внешнем компьютерном аппаратном обеспечении, расположенном удаленно относительно первого транспортного средства.
18. Способ по п. 12, в котором одно или более изображений содержат множество последовательных изображений, захваченных первой камерой в течение периода менее десяти секунд.
19. Компьютерная система, содержащая:
один или более процессоров;
память, функционально связанную с одним или более процессорами;
причем память хранит:
искусственную нейронную сеть, обученную на основе множества изображений, захваченных одной или более камерами на борту одного или более транспортных средств, установлению различия между изображениями, соответствующими состоянию «дождь», и изображениями, соответствующими состоянию «отсутствие дождя»;
одно или более изображений, захваченных первой камерой, прикрепленной к первому транспортному средству; и
программное обеспечение, запрограммированное с возможностью подачи одного или более изображений в искусственную нейронную сеть для классификации.
20. Компьютерная система по п. 19, в которой память дополнительно хранит модуль управления, запрограммированный с возможностью изменения функциональной характеристики первого транспортного средства при определении искусственной нейронной сетью, что первое транспортное средство перешло из состояния отсутствия дождя в состояние дождя.