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極光圖像自動分析模型 方法與技術 版權信息
- ISBN：9787569543056
- 條形碼：9787569543056 ; 978-7-5695-4305-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
極光圖像自動分析模型 方法與技術 內容簡介
本書針對與日俱增的海量極光圖像自動分析的需求, 主要介紹了極光形態表征、分類與識別、極光關鍵結構分割及其應用, 以及極光運動表征、典型極光事件自動識別與檢測等。全書共9章, 首先介紹了極光的產生和觀測、極光圖像自動分析的研究動機、現狀、難點等, 接著詳細介紹了極光圖像分類與分割, 包括有監督分類、半監督分類、無監督分類、小樣本分類、多標簽分類、極光弧分割、極光關鍵結構提取等, 重點介紹了基于極光弧分割的弧寬測定及分布統計、基于極光卵邊界分割的極光卵位置建模預測。
極光圖像自動分析模型 方法與技術 目錄
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 極光的產生和研究意義
1.1.2 極光光學觀測設備及極光圖像數據
1.2 基于光學觀測的極光研究進展與現狀
1.2.1 基于ASI圖像的極光研究進展與現狀
1.2.2 基于UVI圖像的極光研究進展與現狀
1.2.3 極光圖像自動分析的必要性
1.3 極光圖像自動分析的 外研究現狀
1.3.1 極光圖像分類
1.3.2 極光圖像分割
1.3.3 極光圖像檢索
1.3.4 極光運動表征
1.3.5 極光事件自動識別
1.3.6 極光事件自動檢測
1.4 極光圖像自動分析的難點及存在的問題
1.5 本書主要研究內容及組織結構
1.5.1 本書研究內容
1.5.2 本書章節安排
1.6 本章參考文獻
第2章 極光圖像分類
2.1 基于傳統機器學習的極光圖像有監督分類
2.1.1 極光圖像分類機制
2.1.2 基于WLD特征的極光圖像自動分類
2.1.3 基于HMM的極光序列表征和分類
2.2 基于卷積神經網絡的極光圖像有監督分類
2.2.1 研究背景與動機
2.2.2 基于AlexNet的STN和L-Softmax極光圖像表征
2.2.3 極光分類機制和數據集構建
2.2.4 實驗結果
2.2.5 小結
2.3 極光圖像無監督聚類
2.3.1 研究背景與動機
2.3.2 基于譜聚類的極光圖像自動聚類網絡
2.3.3 實驗與結果分析
2.3.4 總結和展望
2.4 喉區極光自動識別
2.4.1 研究背景與動機
2.4.2 數據集介紹
2.4.3 基于改進Incep ResNet-V2的喉區極光自動識別
2.4.4 小結
2.5 本章參考文獻
第3章 極光圖像分割
3.1 三種基于傳統機器學習的極光弧分割方法對比
3.1.1 研究背景與動機
3.1.2 數據和方法
3.1.3 實驗結果分析
3.1.4 總結與展望
3.2 基于全卷積神經網絡的極光圖像自動分割
3.2.1 研究背景與動機
展開全部
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