[发明专利]一种全天空喉区极光识别方法及系统在审
| 申请号： | 202010032041.4 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN113111688A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 佟欣;邹自明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院国家空间科学中心 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 杨青;陈琳琳 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种全天空喉区极光识别方法及系统，所述方法包括：获取原始极光观测数据，进行预处理后得到去除噪声的图像数据；将去除噪声的图像数据输入预先训练好的喉区极光分类器，得到图像是否包括喉区极光的分类结果。本发明的方法收集并标注了领域专家认可的喉区极光数据集，通过深度有监督学习的方法训练出基于DenseNet121的喉区极光分类器，基于深度学习的方法能有效地从图像中学到更具有代表性的高维特征，从而得到优于传统分类器的分类结果；该喉区极光分类器对喉区极光的识别准确率0.96，召回率0.88，f1值0.92，在新的年份数据上也能达到同样的准确率，泛化性能良好，能有效应用于喉区极光领域的研究。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 天空 极光 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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