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基于区域自由的地基云图云种类识别方法
1
作者
李逸超
郭睿
+3 位作者
张少迪
寿泽锋
陈静
刘翼飞
《哈尔滨理工大学学报》
CAS
北大核心
2023年第2期128-135,共8页
准确识别云种类有助于提高预测光伏发电功率精度。针对地基云图云种类识别目标候选框选择复杂、识别速度慢等问题,提出了基于区域自由的地基云图云种类识别方法。首先以Center Net为地基云图云种类识别的基本架构,通过热力图预测,关键...
准确识别云种类有助于提高预测光伏发电功率精度。针对地基云图云种类识别目标候选框选择复杂、识别速度慢等问题,提出了基于区域自由的地基云图云种类识别方法。首先以Center Net为地基云图云种类识别的基本架构,通过热力图预测,关键点预测、中心点预测和候选框预测构建了区域自由的地基云图云种类识别流程。然后,设计了云种类识别模型的主干网络、损失函数和候选框预测方法。最后,以CenterNet-Resdcn101为模型,从算法识别精度、候选框预测置信度和识别速度等方面与主流目标识别方法和云种类识别方法进行了分析比较。实验结果表明本文所提方法具有更高的识别精度和更快的识别速度。
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关键词
云
分类
云种类识别
区域自由
Center
Net
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职称材料
题名
基于区域自由的地基云图云种类识别方法
1
作者
李逸超
郭睿
张少迪
寿泽锋
陈静
刘翼飞
机构
国家电网上海市电力公司浦东供电公司
上海电器科学研究所(集团)有限公司上海市智能电网需求响应重点实验室
上海电力大学自动化学院
出处
《哈尔滨理工大学学报》
CAS
北大核心
2023年第2期128-135,共8页
基金
国网上海电力公司2021年营销专项(6409212000ND)
国家自然科学基金青年基金(51607111)。
文摘
准确识别云种类有助于提高预测光伏发电功率精度。针对地基云图云种类识别目标候选框选择复杂、识别速度慢等问题,提出了基于区域自由的地基云图云种类识别方法。首先以Center Net为地基云图云种类识别的基本架构,通过热力图预测,关键点预测、中心点预测和候选框预测构建了区域自由的地基云图云种类识别流程。然后,设计了云种类识别模型的主干网络、损失函数和候选框预测方法。最后,以CenterNet-Resdcn101为模型,从算法识别精度、候选框预测置信度和识别速度等方面与主流目标识别方法和云种类识别方法进行了分析比较。实验结果表明本文所提方法具有更高的识别精度和更快的识别速度。
关键词
云
分类
云种类识别
区域自由
Center
Net
Keywords
cloud classification
cloud type recognition
anchor free
center net
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于区域自由的地基云图云种类识别方法
李逸超
郭睿
张少迪
寿泽锋
陈静
刘翼飞
《哈尔滨理工大学学报》
CAS
北大核心
2023
0
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