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申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司
摘要：本发明提供了一种基于深度学习云分类算法的云高计算方法和系统，包括：基于待检测的云图像数据，利用预先训练的云分类模型，得到对应的云分类属性；根据云分类属性，得到云分类属性对应的图像数据集；基于所述待检测的云图像数据和所述云分类属性对应的图像数据集，计算所述云图像数据和所述图像数据集中各图数据之间的关联相似度；根据所述关联相似度，确定所述待检测的云图像数据的云高；本发明采用预先训练的云分类模型先对云图像数据进行属性分类，再根据图像数据集中与该云图像数据之间的关联相似度确定该云图像数据的云高，采用该方法不仅能够在不用配置云高仪的情况下计算云高，还能够提高云高计算的准确度，降低云图监测成本。
主权项：1.一种基于深度学习云分类算法的云高计算方法，其特征在于，包括：基于待检测的云图像数据，利用预先训练的云分类模型，得到对应的云分类属性；根据所述云分类属性，得到所述云分类属性对应的图像数据集；基于所述待检测的云图像数据和所述云分类属性对应的图像数据集，计算所述云图像数据和所述图像数据集中各图数据之间的关联相似度；根据所述关联相似度，确定所述待检测的云图像数据的云高；其中，所述云分类模型是以历史云图像数据和所述历史云图像数据对应的云属性类型作为训练数据，对ResNet50模型进行训练后得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电力科学研究院有限公司 国家电网有限公司 一种基于深度学习云分类算法的云高计算方法和系统
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