一种基于Yolo的气象卫星云图目标检测方法

    公开(公告)号:CN113487529A

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202110783150.4

    申请日:2021-07-12

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于Yolo的气象卫星云图目标检测方法,包括:一、提取出多张红外云图和多张可见光云图;二、统计可见光云图中的无效信息,根据可见光云图中的无效信息占比将多张可见光云图划分为:第一可见光云图、第二可见光云图和第三可见光云图;其中,第一可见光云图的无效信息占比ψ1满足ψ1<ψmin;第二可见光云图的无效信息占比ψ2满足ψmin≤ψ2≤ψmax;第三可见光云图的无效信息占比ψ3满足ψ3>ψmax;ψmin为无效信息阈值下限,ψmax为无效信息阈值上限;三、将第一可见光云图与其对应的红外云图进行融合,得到融合云图;将与第一可见光云图相对应的红外云图、融合云图以及第三可见光云图组成待检测云图集;四、采用Yolo算法对检测云图集中的云图进行目标检测,识别出云图中的典型天气现象。

    一种基于Yolo的气象卫星云图目标检测方法

    公开(公告)号:CN113487529B

    公开(公告)日:2022-07-26

    申请号:CN202110783150.4

    申请日:2021-07-12

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于Yolo的气象卫星云图目标检测方法,包括:一、提取出多张红外云图和多张可见光云图;二、统计可见光云图中的无效信息,根据可见光云图中的无效信息占比将多张可见光云图划分为:第一可见光云图、第二可见光云图和第三可见光云图;其中,第一可见光云图的无效信息占比ψ1满足ψ1<ψmin;第二可见光云图的无效信息占比ψ2满足ψmin≤ψ2≤ψmax;第三可见光云图的无效信息占比ψ3满足ψ3>ψmax;ψmin为无效信息阈值下限,ψmax为无效信息阈值上限;三、将第一可见光云图与其对应的红外云图进行融合,得到融合云图;将与第一可见光云图相对应的红外云图、融合云图以及第三可见光云图组成待检测云图集;四、采用Yolo算法对检测云图集中的云图进行目标检测,识别出云图中的典型天气现象。

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