[发明专利]一种基于深度学习的地基云状目标检测方法在审
| 申请号： | 202110683061.2 | 申请日： | 2021-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN113378739A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 蔡荣辉;叶成志;徐靖宇;刘炼烨;王胜春;傅承浩;陈龙;王青霞 | 申请（专利权）人： | 湖南省气象台 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海愉腾专利代理事务所(普通合伙) 31306 | 代理人： | 唐海波 |
| 地址： | 410000 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的地基云状目标检测方法，包括以下步骤：采集地基云图，根据云状分类标准标注地基云图后预处理得到地基云状数据集；基于地基云状数据集使用聚类算法设计先验框尺寸；建立包含目标检测边界框损失函数的神经网络；将地基云状数据集输入神经网络根据预先设计的先验框尺寸进行训练得到权重文件；基于权重文件进行地基云状的检测和分析。相比于原YOLOv3网络，本发明检测准确率更高，而且更加稳定。本发明可应用于以下领域：1.地基云状数量统计；2.地基云状分类；3.地基云状目标检测。经试验验证：本发明提出的边界框损失函数UIoU是一种有效提升模型性能的方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 地基 云状 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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