基于深度学习的全天空相机成像日间云量计算研究
后印本
Research on Daytime Cloudiness Calculation for All-sky
Camera Imagery Based on Deep Learning
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作者：
车 蕾
1
李磊磊
1
刘立勇
2
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作者单位：
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提交时间：2024-07-03 08:54:13
摘要: 云量是天文领域中地基光电望远镜站址选择的重要评价参数之一。针对全天空相机成像
的日间云量计算存在的问题，提出一种基于深度学习的全天空相机成像日间云量计算模型。云检
测层，模型通过构建通道加权-特征融合 (channel weighting-feature fusion, CWFF) 结构，从而
加强对云层记忆能力和深层特征的提取能力以完成云检测任务；云量计算层，模型提出一种基于
云检测模型的云量计算方法，有效提高云量计算的误差率。实验表明，该方法在云检测任务中的
综合准确率超过 95%，在云量计算任务中的平均绝对误差不超过 5%。
版本历史
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2024-07-03 08:54:13 |
ChinaXiv:202407.00075V1
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