基于機(jī)器學(xué)習(xí)的極光圖像自動(dòng)分割方法
關(guān)鍵詞：全天空極光圖像 分割 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘要：極光是太陽(yáng)風(fēng)能量注入到極區(qū)的指示器,從觀測(cè)視野中準(zhǔn)確分割出極光區(qū)域?qū)ρ芯繕O光演變?nèi)鐏啽┻^(guò)程有非常重要的意義.本文基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種弱監(jiān)督極光圖像自動(dòng)分割策略,數(shù)據(jù)標(biāo)記時(shí)僅需指定極光區(qū)域的一個(gè)像素點(diǎn)即可,極大解決了機(jī)器學(xué)習(xí)人工標(biāo)注數(shù)據(jù)的壓力.首先利用簡(jiǎn)單單弧狀極光圖像訓(xùn)練一個(gè)初始分割模型Model 1,然后基于該模型,結(jié)合熱點(diǎn)狀和復(fù)雜多弧狀極光圖像獲得一個(gè)增強(qiáng)的分割模型Model 2,最后對(duì)分割結(jié)果做進(jìn)一步優(yōu)化.本文對(duì)2003—2007年北極黃河站越冬觀測(cè)的2715幅極光圖像進(jìn)行了分割,并和最新論文結(jié)果及人工標(biāo)簽進(jìn)行了定量和定性比較,其中分割結(jié)果與人工標(biāo)簽的“交并比”高達(dá)60%,證明了本文方法的有效性.
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