Śledzenie komórek konwekcyjnych poprzez komputerową wizję opartą na glębokim uczeniu się (in Polaco) - Ranganayakulu, S. V. ; Subrahmanyam, K. V. ; Niranjan, Akella
New Book
£ 43.75
Free UK Delivery
Choose the list to add your product or create one New List
Origin: U.S.A.
(Import costs included in the price)
It will be shipped from our warehouse between Tuesday, July 16 and Tuesday, July 23.
You will receive it anywhere in United Kingdom between 1 and 3 business days after shipment.
Śledzenie komórek konwekcyjnych poprzez komputerową wizję opartą na glębokim uczeniu się (in Polaco)
Ranganayakulu, S. V. ; Subrahmanyam, K. V. ; Niranjan, Akella
Synopsis "Śledzenie komórek konwekcyjnych poprzez komputerową wizję opartą na glębokim uczeniu się (in Polaco)"
W niniejszym opracowaniu opracowano autonomiczny algorytm identyfikacji i śledzenia komórek konwekcyjnych (CITRA) z wykorzystaniem obrazów odblaskowych DWR. Algorytm CITRA jest zaimplementowany w Pythonie przy użyciu techniki Deep learning sieci neuronowych. Optical Character Recognition jest używany w niniejszym badaniu poprzez "Tesseract", który jest bez nadzoru modulem sieci neuronowych opartych na LSTM, który analizuje wejściową macierz wymiarową pikseli/obraz i wyprowadza ciągi wysokiego poziomu. Algorytm przechodzi przez wartości pikseli obrazu odbitego DWR i rozpoznaje intensywnośc pikseli (>=30 dB) oraz segreguje komórki konwekcyjne wraz z innymi szacowanymi wlaściwościami komórek, takimi jak centroid burzy, obszar pokryty, odleglośc i kierunek od centrum radaru. Dzialanie algorytmu CITRA zostalo przetestowane na różnych burzach konwekcyjnych i moglo z powodzeniem zidentyfikowac i śledzic je wraz z innymi wlaściwościami fizycznymi komórek konwekcyjnych. Ponadto wykazano potencjalne zastosowanie algorytmu CITRA na ewolucję komórek konwekcyjnych wykrywanych w zasięgu radaru. Obecnie algorytm CITRA przyjmuje tylko obrazy odbiciowe jako pojedynczy parametr wejściowy.