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基于卷积神经网络的全天空地基云图分类研究
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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.
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来源 ：
天文研究与技术－国家天文台台刊
ISSN： 1672-7673
年份： 2019
期： 2
卷： 16
页码： 225-235
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材料与制造学部 机械工程与应用电子技术学院
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