一种基于GoogLeNet模型的卫星云图自动识别与分析方法及系统

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一种基于GoogLeNet模型的卫星云图自动识别与分析方法及系统
申请号:CN202411573659
申请日期:2024-11-06
公开号:CN119091323A
公开日期:2024-12-06
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于GoogLeNet模型的卫星云图自动识别与分析方法及系统,涉及图像识别领域。目前,卫星云图数据量大、复杂度高,导致高效获取高质量云图数据及自动解译面临挑战。本发明包括步骤:收集和整合原始云图数据、对原始云图数据进行预处理、构建基于GoogLeNet的自动解译与分析模型,实现多尺度特征提取及生成最终的定性分析结果。本技术方案通过使用GoogLeNet模型和Inception模块,实现对大规模卫星云图的自动化解译和分类,有效减少了人工分析的工作量,提高了识别和分析的效率,提供准确、可靠的高质量云图数据,有利于提高气象预测的准确性。
技术关键词
GoogLeNet模型 辅助分类器 卫星云图 分析方法 多尺度特征提取 数据 分析系统 Softmax函数 滤波 归一化模块 训练集 插值方法 网络 像素点 输出特征 图像分割