基于地基气辉图像的大气重力波目标识别

摘要：

子午工程全天空气辉成像仪观测网的逐步完善,积累了海量的气辉图像原始观测数据,但是基于地基气辉观测的大气重力波研究极度依赖人工识别,十分耗时且识别质量难以得到保证,亟需发展一种快速有效的自动识别方法.针对大气重力波标注样本稀缺的问题,在改进Cycle GAN模型的基础上提出一种大气重力波气辉观测数据集扩充算法,仅需标注少量样本即可大幅提升检测算法对大气重力波的识别精度;进一步,利用地基气辉图像识别目标与背景低信噪比的特点,通过对深度学习模型YOLOv5s骨干网络以及边界框预测加以改进,提出一种新的大气重力波智能识别算法.实验结果表明,使用扩增的数据集以及改进的YOLOv5s目标检测算法,在交并比阈值为0.5的情况下平均识别精度达到75.8%,较原始模型提升9.7个百分点,检测速度和平均识别精度均优于对比的主流目标检测算法.

关键词：重力波、深度学习、数据扩充、目标检测、生成对抗网络

所属期刊栏目：49

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;中国科学院网信专项

在线出版日期：2023-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：13-23