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基于機器學習的極光圖像自動分割方法
楊秋菊; 周朋輝 陜西師范大學物理學與信息技術學院; 西安710019
關鍵詞：全天空極光圖像 分割 全卷積神經網絡
摘要：極光是太陽風能量注入到極區的指示器,從觀測視野中準確分割出極光區域對研究極光演變如亞暴過程有非常重要的意義.本文基于全卷積神經網絡提出了一種弱監督極光圖像自動分割策略,數據標記時僅需指定極光區域的一個像素點即可,極大解決了機器學習人工標注數據的壓力.首先利用簡單單弧狀極光圖像訓練一個初始分割模型Model 1,然后基于該模型,結合熱點狀和復雜多弧狀極光圖像獲得一個增強的分割模型Model 2,最后對分割結果做進一步優化.本文對2003—2007年北極黃河站越冬觀測的2715幅極光圖像進行了分割,并和最新論文結果及人工標簽進行了定量和定性比較,其中分割結果與人工標簽的“交并比”高達60%,證明了本文方法的有效性.
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