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基于Faster R-CNN的日冕物质抛射检测方法
文献摘要：
日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)是一种强烈的太阳爆发现象,对空间天气和人类生活有巨大的影响,因此,日冕物质抛射检测对预报日冕物质抛射、保障人类的生产生活安全具有重要意义.现有的日冕物质抛射检测多采用人为定义特征和界定阈值等方法.由于人为定义特征不能准确表征日冕物质抛射且具有普适性的阈值难于选择,现有的方法对日冕物质抛射的检测效果有待提高.提出一种基于Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Networks)的日冕物质抛射检测算法.该方法首先结合CDAW(Coordinated Data Analysis Workshop Data Center),SEEDS(Solar Eruptive Even Detection System)和CACTus(Computer Aoded CME Tracking software package)3个著名的日冕物质抛射目录信息,人工标注了包含9113幅日冕图像的数据集,然后根据日冕物质抛射的图像特征较自然图像少、目标尺寸与自然图像有差异等特点,在特征提取和锚点选择方面对Faster R-CNN进行改进.以2007年6月的日冕物质抛射标注数据为测试集,本文算法检出了全部22个强日冕物质抛射事件和151个弱日冕物质抛射事件中的138个,对日冕物质抛射事件的中心角和角宽度等特征参数的检测误差分别在5°和10°以内.
文献关键词：
日冕物质抛射;目标检测;图像处理
中图分类号：
作者姓名：
冼祥贵;尚振宏;袁梅宇;杨志鹏;强振平
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650500;西南林业大学大数据与智能工程学院,云南昆明 650224
文献出处：
引用格式：
[1]冼祥贵;尚振宏;袁梅宇;杨志鹏;强振平-.基于Faster R-CNN的日冕物质抛射检测方法)[J].天文研究与技术－国家天文台台刊,2022(01):65-77
A类：
CDAW,SEEDS,Eruptive,CACTus,Aoded
B类：
Faster,日冕物质抛射,Coronal,Mass,Ejection,CME,太阳爆发,空间天气,人类生活,难于,检测效果,Region,Convolutional,Neural,Networks,检测算法,Coordinated,Data,Analysis,Workshop,Center,Solar,Even,Detection,System,Computer,Tracking,software,package,图像特征,标尺,锚点,点选,测试集,中心角,检测误差,目标检测
AB值：
0.272451
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