基于图像深度学习的云状识别方法研究

作者：李伟雄,蒋力,杨丽丽

摘要：将图像处理技术运用于云状的识别中,采用深度学习的无监督学习模型,用卷积自动编码器(CAE)来对卷积神经网络(CNN)模型进行训练,由属性分类器SVM对CAE提取云图的特征参数进行属性分类,并结合“属性-类别映射关系”获得云状最终的识别结果。实验结果表明,该方法与传统人工云状观测相比,对于云状特征明显的云状识别准确率较高,在观测效率和连续观测能力上也有优势。

发文机构：广西壮族自治区气象技术装备中心 海康威视数字技术有限公司

关键词：云状观测云状特征深度学习分类器

分类号： P412.15[天文地球—大气科学及气象学]