[发明专利]一种基于多尺度Faster R-CNN模型的大气雾霾预测方法在审
| 申请号： | 202110916801.2 | 申请日： | 2021-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN113628188A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 周洪成 | 申请（专利权）人： | 金陵科技学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T7/13 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 蒋昱 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于多尺度Faster R‑CNN模型的大气雾霾预测方法。1)利用静止卫星和极轨卫星接收云图数据，并对含有雾霾的图像进行区域的边界确定；2)利用同质滤波算法对步骤1中采集到的卫星云图进行去雾处理从而突出云图中含有的特征，接着上传至MYSQL中的训练数据集中；3)利用多尺度Faster R‑CNN模型对步骤2中得到的图像进行雾霾边缘特征检测，直至达到训练的收敛条件，此时认为模型训练结束；4)将步骤1～步骤3训练得到的多尺度Faster R‑CNN模型在线应用，实现对大气雾霾的准确预报；5)将此次的卫星云图上传至MYSQL中的纠错数据集中，当纠错集中的图像数量超过设定的阈值100时，则对模型进行训练更新。本发明能精准有效的对雾霾进行预报，具有良好的实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 faster cnn 模型 大气 预测 方法 | ||
【主权项】：
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