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公开(公告)号：CN115512235A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211210892.9
申请日：2022-09-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/20 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明设计一种基于广义非线性卷积神经网络的卫星云图识别方法、装置及介质，能实时、高效的识别出卫星云图的云况信息。本方法将标记好的卫星云图输入到网络中，采用广义非线性卷积学习复杂的解空间，将输出的标签与卫星云图的真实标记输入到损失函数中进行梯度回传，训练整个网络模型，最后将实时获取的卫星云图经过预处理，输入到网络中进行识别。广义非线性卷积能自适应的寻找最优解，避免特定算子的解空间单调的局限性，能够精准识别卫星云图的云况信息，具有高精度、高时效性的特点。
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