[发明专利]一种基于卷积神经网络的地基云图云状自动识别方法在审
| 申请号： | 202110156713.7 | 申请日： | 2021-02-04 |
| 公开（公告）号： | CN112884031A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 王敏;周树道;庄志豪;王康 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 施昊 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的地基云图云状自动识别方法，包括步骤：(1)采集多种类型的全天空云图，并进行图片尺寸归一化处理，建立全天空云图样本库；(2)搭建卷积神经网络模型；(3)将全天空云图样本库按比列分为训练集和测试集，训练集和测试集均包括所有种类的全天空云图样本；(4)卷积神经网络模型初始化；(5)利用云图样本库的另一部分云图样本对训练完的卷积神经网络模型进行验证，根据测试结果调整卷积神经网络模型的结构；(6)利用调整完的卷积神经网络模型对测试集的云图样本进行识别，得到识别结果。本发明采用卷积神经网络对地基全天空云图样本库进行深度学习，提高了地基云图云状识别的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 地基 云图 云状 自动识别 方法 | ||
【主权项】：
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