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申请/专利权人：天津大学
摘要：本申请涉及一种基于深度学习的面向南极夜空云图的云量等级分类方法，包括：预处理云图，将符合模型输入要求的云图分为训练集和测试集；建立南极夜空云图识别模型；在南极夜空云图识别模型中导入训练集的云图数据以调整南极夜空云图识别模型的参数；在南极夜空云图识别模型中导入测试集的云图数据以验证分类的正确性。本申请解决了现有技术中的图像识别分类方法对夜间的云量图像识别分类准确率低的问题。
主权项：1.一种基于深度学习的面向南极夜空云图的云量等级分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1:将南极夜空云图进行预处理，得到符合模型输入要求的云图；将所述符合模型输入要求的云图分为训练集和测试集；S2:建立用于图像识别的ResNet50卷积神经网络预训练模型，修改所述ResNet50卷积神经网络预训练模型为南极夜空云图识别模型；S3:在所述南极夜空云图识别模型中导入所述训练集的云图数据以调整南极夜空云图识别模型的参数；S4:在所述南极夜空云图识别模型中导入所述测试集的云图数据以验证分类的正确性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 基于深度学习的面向南极夜空云图的云量等级分类方法
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