大雾能见度估计与预测：基于 AlexNet 深度网络的 MATLAB 资源
资源概述
本资源提供了基于 AlexNet 深度网络的大雾能见度估计与预测的 MATLAB 代码。它与博客文章《2020 研究生数学建模——大雾能见度估计与预测（E 题）AlexNet 深度网络解法》配合使用，旨在帮助用户实现准确可靠的能见度估计。
使用指南
环境要求
- MATLAB 2020a 或更高版本
- 已安装
alexnet.mlpkginstall文件
数据准备
- 下载并解压视频截图文件，将其放置在指定路径下。
运行步骤
- 在 MATLAB 中打开代码文件。
- 确保数据文件路径与代码要求一致。
- 运行代码。
注意事项
- 确保 MATLAB 版本已更新至 2020a 及以上。
alexnet.mlpkginstall文件的安装必须严格按照博客文章中的说明进行。- 数据文件路径和格式必须与代码要求匹配，否则可能导致错误。
功能详细说明
该资源实现了以下功能：
- 图像预处理：将视频截图裁剪、缩放并归一化为深度网络的输入尺寸。
- AlexNet 深度网络训练：使用预处理后的图像训练 AlexNet 深度网络，以识别不同能见度级别的图像模式。
- 能见度估计：将训练好的网络应用于新的图像，预测其对应的能见度级别。
- 可视化结果：将预测的能见度值以图表或图像的形式可视化呈现。
潜在应用
该资源可用于各种实际应用，包括：
- 智能交通系统：实时监控和预测能见度条件，以改善道路安全。
- 气象预报：准确估计和预测大雾的强度和持续时间。
- 航空航天：增强飞机和无人机的能见度感知能力，提高飞行安全性。