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基于卷积神经网络的全天空地基云图分类研究
引用本文:崔顺,许允飞,苏丽颖,崔辰州,樊东卫,韩军,王川中,张磊,张洁. 基于卷积神经网络的全天空地基云图分类研究[J]. 天文研究与技术, 2019, 0(2): 225-235
作者姓名:崔顺  许允飞  苏丽颖  崔辰州  樊东卫  韩军  王川中  张磊  张洁
作者单位:北京工业大学机械工程与应用电子技术学院;中国科学院国家天文台;中国科学院大学;中国极地研究中心
基金项目:国家自然科学基金(11573019;11803055);国家自然科学天文联合基金(U1531246;U1731125;U1731243);中国科学院"十三五"信息化建设专项(XXH13503-03-107);国家科技部国家科技基础条件平台项目"国家地球系统科学数据共享服务平台""国家基础科学数据共享服务平台"资助
摘    要: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。

关 键 词:天文选址  云图分类  模式识别  卷积神经网络

Classification of All-sky Camera Data Based on Convolutional Neural Network
Cui Shun,Xu Yunfei,Su Liying,Cui Chenzhou,Fan Dongwei,Han Jun,Wang Chuanzhong,Zhang Lei,Zhang Jie. Classification of All-sky Camera Data Based on Convolutional Neural Network[J]. Astronomical Research & Technology, 2019, 0(2): 225-235
Authors:Cui Shun  Xu Yunfei  Su Liying  Cui Chenzhou  Fan Dongwei  Han Jun  Wang Chuanzhong  Zhang Lei  Zhang Jie
Affiliation:(College of Mechanical Engineering and Application Electronic Technology,Beijing University of Technology,Beijing100124,China;National Astronomical Observatories,Chinese Academy of Sciences,Beijing100101,China;University of Chinese Academy of Sciences,Beijing100049,China;Polar Research Institute of China,Shanghai 200136,China)
Abstract:Cui Shun;Xu Yunfei;Su Liying;Cui Chenzhou;Fan Dongwei;Han Jun;Wang Chuanzhong;Zhang Lei;Zhang Jie(College of Mechanical Engineering and Application Electronic Technology,Beijing University of Technology,Beijing100124,China;National Astronomical Observatories,Chinese Academy of Sciences,Beijing100101,China;University of Chinese Academy of Sciences,Beijing100049,China;Polar Research Institute of China,Shanghai 200136,China)
Keywords:Astronomical site selection  Cloud image classification  Pattern recognition  Convolutional neural network
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