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我在机场工作，我们需要确定飞行员的能见度条件。
为此，我们在跑道上每 200 米放置了一个标志，让我们能够确定能见度有多远。我们有多条跑道，需要每小时检查一次能见度。
目前，能见度检查是人工完成的，人工会查看每条跑道尽头的摄像头拍摄的照片。所以这可能很乏味。
我是一名在机器学习方面经验很少的程序员，但这听起来像是一个很容易自动化的问题。我应该如何处理这个问题？我应该学习哪些算法？ OpenCV 会帮助我吗？
谢谢!
最佳答案
我认为这可以使用计算机视觉技术实现自动化。 openCV 可以使实现更容易。如果所有标志都相似，那么我们可以训练我们的程序在特定条件下(灯光)识别标志。然后，我们可以使用经过训练的分类器使用一个简单的脚本每小时检查一次标志的可见性。openCV 中已经有类似 harr 的特征提取。您可以使用训练分类器输出 .xml 文件并使用该 .xml 文件定期检测标志。我已经使用 openCV 完成了一个类似的项目 RTVTR(实时车辆跟踪和识别)并且效果很好。 http://www.youtube.com/watch?v=xJwBT76VEZ4
关于opencv - 机器学习 : sign visibility，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20160605/
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