基于卷积神经网络的全天空地基云图分类研究

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	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
刊名	天文研究与技术
	2019
卷号	016 期号:002 页码:225
ISSN号	1672-7673
英文摘要	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。
语种	英语
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.bao.ac.cn/handle/114a11/39511]
专题	中国科学院国家天文台
作者单位	1.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
推荐引用方式 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.