NAOC Open IR
基于卷积神经网络的全天空地基云图分类研究
崔顺1; 许允飞2; 苏丽颖1; 崔辰州2; 樊东卫2; 韩军2; 王川中1; 张磊2; 张洁3
2019
Source Publication天文研究与技术
ISSN1672-7673
Volume016Issue:002Pages:225
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。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.bao.ac.cn/handle/114a11/39512
Collection中国科学院国家天文台
Affiliation1.北京工业大学
2.中国科学院国家天文台
3.中国极地研究中心
Recommended Citation
GB/T 7714
崔顺,许允飞,苏丽颖,等. 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,2019,016(002):225.
APA 崔顺.,许允飞.,苏丽颖.,崔辰州.,樊东卫.,...&张洁.(2019).基于卷积神经网络的全天空地基云图分类研究.天文研究与技术,016(002),225.
MLA 崔顺,et al."基于卷积神经网络的全天空地基云图分类研究".天文研究与技术 016.002(2019):225.
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