基于改进ResNet50网络的自动驾驶场景天气识别算法

　　摘要：为了充分利用自动驾驶汽车路测图像数据，增加行驶过程中对天气情况识别的准确性，提出了一种基于改进ResNet50网络的自动驾驶场景天气识别算法。该算法将SE模块与ResNet50网络相结合，通过在ResNet50网络4组模块内加入SE模块，以便更好地拟合通道间复杂的鲁棒性。基于自动驾驶汽车路测图像数据对所提算法进行Python编程实现，结果表明：SE模块的加入能够增加算法的鲁棒性和准确性，提高了自动驾驶的天气识别精度。