基于多模态数据集的神经网络大气能见度评估数据集

数据集概述

本数据集为基于多模态数据训练和评估深度学习大气能见度估算模型而构建，包含固定监控摄像头拍摄的RGB图像及专业气象站的对应气象测量数据，覆盖全年多种大气条件，如雾霾、雨雪等。

文件详解

该数据集包含3个文件，具体说明如下： - 2025-05-23_CIDET_VO3_Visibility_Dataset_metadata.txt：TXT格式元数据文件，包含创建者、项目编号及数据集描述等信息 - 2025-05-23_CIDET_VO3_Visibility_Dataset_csv.zip：ZIP格式压缩文件，推测包含气象测量数据的CSV文件 - 2025-05-23_CIDET_VO3_Visibility_Dataset_images.zip：ZIP格式压缩文件，推测包含监控摄像头拍摄的RGB图像文件

适用场景

• 大气科学研究：分析不同天气条件下的能见度变化规律
• 计算机视觉应用：开发基于图像的能见度自动检测模型
• 深度学习模型训练：构建多模态融合的大气能见度估算算法
• 智能交通系统优化：为雾天等低能见度条件下的交通管理提供数据支持