Śledzenie komórek konwekcyjnych poprzez komputerową wizję opartą na glębokim uczeniu się (in Polaco) - Ranganayakulu, S. V. ; Subrahmanyam, K. V. ; Niranjan, Akella
Physical Book
$ 36.28
$ 43.09
You save: $ 6.81
16% discount
Envío gratis a todo Estados Unidos
Choose the list to add your product or create one New List
It will be shipped from our warehouse between Wednesday, July 03 and Thursday, July 04.
You will receive it anywhere in United States 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.