太陽(yáng)活動(dòng)區(qū)是各類太陽(yáng)活動(dòng)的主要能量來源,劇烈的太陽(yáng)活動(dòng)直接影響人類的生存環(huán)境,因此,準(zhǔn)確地檢測(cè)與跟蹤太陽(yáng)活動(dòng)區(qū)對(duì)監(jiān)控和預(yù)報(bào)空間天氣非常重要。基于深度學(xué)習(xí)框架的YOLOv3-spp和DeepSort,提出了一種太陽(yáng)活動(dòng)區(qū)檢測(cè)和跟蹤方法（Active Regions Detection and Tracking Method, ARDTM）,該方法較好地解決了傳統(tǒng)圖像處理方法易將一個(gè)太陽(yáng)活動(dòng)區(qū)誤檢測(cè)為多個(gè),或者多個(gè)太陽(yáng)活動(dòng)區(qū)誤檢測(cè)為一個(gè)的問題;及時(shí)捕獲新產(chǎn)生的太陽(yáng)活動(dòng)區(qū)和終止跟蹤消失的太陽(yáng)活動(dòng)區(qū),有效提高了太陽(yáng)活動(dòng)區(qū)的跟蹤準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以較好地檢測(cè)和跟蹤不同望遠(yuǎn)鏡、不同時(shí)間間隔序列圖像中的太陽(yáng)活動(dòng)區(qū)。 

【文章來源】：天文研究與技術(shù). 2020,17(02)CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

Yolov3-spp網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

(3)對(duì)關(guān)聯(lián)矩陣CL × J采用匈牙利匹配算法[26],得到3類匹配結(jié)果:匹配到檢測(cè)結(jié)果的軌跡、未匹配到軌跡的檢測(cè)結(jié)果和未匹配到檢測(cè)結(jié)果的軌跡。對(duì)于匹配到檢測(cè)結(jié)果的軌跡則繼續(xù)跟蹤;未匹配到軌跡的檢測(cè)結(jié)果則為之分配一個(gè)新的軌跡,當(dāng)新軌跡連續(xù)3幀匹配到檢測(cè)結(jié)果時(shí),則認(rèn)為該太陽(yáng)活動(dòng)區(qū)產(chǎn)生,否則,刪除該軌跡;對(duì)于未匹配到檢測(cè)結(jié)果的軌跡則提取使用緯向較差自轉(zhuǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果的特征向量,與前一幀對(duì)應(yīng)的特征向量計(jì)算余弦距離,若其值在一定范圍內(nèi)(本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果為0.7)則采納該預(yù)測(cè)結(jié)果作為軌跡的一部分,否則該活動(dòng)區(qū)結(jié)束,但如果連續(xù)3幀均為預(yù)測(cè)結(jié)果,也判定該活動(dòng)區(qū)結(jié)束。3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

ARDTM的檢測(cè)結(jié)果圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3137136