摘要
随着计算机视觉和深度学习技术的迅速发展，室外图像天气现象自动识别作为气象监测、环境感知、交通安全等领域的关键技术，受到了广泛关注。
准确识别图像中的天气现象，对于提高相关应用的可靠性和效率至关重要。
本文首先介绍了室外图像天气现象自动识别的研究背景和意义，阐述了该领域的研究现状和挑战。
然后，对现有的天气现象识别方法进行了分类和综述，重点介绍了基于传统机器学习和深度学习的方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
此外，还介绍了常用的天气现象图像数据集和评价指标。
最后，对未来的研究方向进行了展望，指出了该领域尚待解决的问题和潜在的发展趋势。
关键词：室外图像；天气现象识别；机器学习；深度学习；计算机视觉
#1.1室外图像天气现象
室外图像天气现象是指自然环境中各种气象条件在图像上的视觉表现，常见的包括晴天、阴天、雨天、雪天、雾天等。
每种天气现象都具有独特的视觉特征，例如颜色、纹理、光照等，这些特征可以被计算机识别和分类，从而实现自动识别。
#1.2自动识别
自动识别是指利用计算机技术对图像、语音、文字等信息进行分析和处理，从而实现对目标对象的自动分类和判断。
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