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摘 要:本发明公开了基于Faster R‑CNN的日冕物质抛射检测方法。该方法首先对截取的图像进行预处理,对齐、中值滤波降噪、极坐标转换、数据增强;接着构建Faster R‑CNN目标检测网络,设计多通道区域建议神经网络,采用2个RPN,分别用于强日冕物质抛射和弱日冕物质抛射目标候选框生成。接着预训练RPN,利用RPN生成的建议框训练FEN,在固定FEN基础上再次训练RPN。RPN1和RPN2训练时采用轮流训练策略,借助强CME目标特征帮助弱CME目标训练。最后进行日冕序列图像物质抛射的识别。本发明很大程度上改善了传统日冕物质抛射识别方法的整体性能,提高不同尺度CME的检测精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010939534.6 | 专利名称: | 基于Faster R-CNN的日冕物质抛射检测方法 |
申请日: | 2020-09-09 | 申请/专利权人 | 昆明理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 云南省昆明市一二一大街文昌路68号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 C R F 检测搜索 |
公开/公告日: | 2020-12-18 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112101441A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |