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[期刊论文]

基于卷积神经网络的全天空地基云图分类研究

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Author:

崔顺 (崔顺.) | 许允飞 (许允飞.) | 苏丽颖 (苏丽颖.) | Unfold

Indexed by:

CQVIP CSCD

Abstract:

全天相机拍摄的全天空地基云图能够实时反映当地的云量信息,而云量是天文选址首先考虑的因素之一。因此,对全天空地基云图根据图像质量、应用背景等因素进行自动化分类,实现鲁棒性高、适应性强的自动化分类算法,为天文选址提供重要帮助。基于雪龙号全天相机数据对卷积神经网络模型进行训练,并使用丽江观测站全天相机数据进行测试,取得了较好的应用效果,实现了可迁移性高的全天空地基云图自动化分类方法。

Keyword:

卷积神经网络 天文选址 云图分类 模式识别

Author Community:

  • [ 1 ] 北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
  • [ 2 ] 中国科学院国家天文台
  • [ 3 ] 中国科学院大学
  • [ 4 ] 中国极地研究中心

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Source :

天文研究与技术

Year: 2019

Issue: 02

Volume: 16

Page: 225-235

Cited Count:

WoS CC Cited Count: 0

30 Days PV: 1

Online/Total:167/5896679
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