[发明专利]基于深度学习的面向南极夜空云图的云量等级分类方法在审
| 申请号： | 202110826051.X | 申请日： | 2021-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN113435539A | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 汤善江;郭斌;孙超;于策;肖健 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市尚仪知识产权代理事务所(普通合伙) 12217 | 代理人： | 邓琳 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于深度学习的面向南极夜空云图的云量等级分类方法，包括：预处理云图，将符合模型输入要求的云图分为训练集和测试集；建立南极夜空云图识别模型；在南极夜空云图识别模型中导入训练集的云图数据以调整南极夜空云图识别模型的参数；在南极夜空云图识别模型中导入测试集的云图数据以验证分类的正确性。本申请解决了现有技术中的图像识别分类方法对夜间的云量图像识别分类准确率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 面向 南极 夜空 云图 云量 等级 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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