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一种基于机器学习进行CME检测和跟踪的方法

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本发明公开了一种基于机器学习进行CME检测和跟踪的方法，以白光日冕仪图像为基础，通过预处理、分类、检测和跟踪四个阶段实现CME(日冕物质抛射)的检测和跟踪。在预处理阶段，对图像进行下采样和差分图像计算。在分类阶段，使用有监督图像分类方法将给定的白光日冕仪图像分类为有、无CME类别，再从已训练好的CNN中提取的中层特征用于检测CME的区域。在检测阶段，使用无监督图像协同定位的方法挖掘出CME区域。在跟踪阶段，将图像转换为极坐标系，对不同位置的CME进行划分，并定义了一些规则清洗过滤CME，计算所有检测到的CME的基本参数。

著录项

公开/公告号CN110533100A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-12-03

原文格式PDF
申请/专利权人南京大学;中国科学院紫金山天文台;
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申请/专利号CN201910808805.1
发明设计人张岩;封莉;王鹏宇;袁汉青;卢磊;甘渊;李舒婷;黎辉;潘云逸;
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申请日2019-08-29
分类号
代理机构江苏圣典律师事务所;
代理人胡建华
地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号南京大学
入库时间 2024-02-19 16:16:05

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-27

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190829

实质审查的生效
2019-12-03

公开

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