【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分析，尤其涉及一种基于注意力卷积的地基云图分类方法。
技术介绍
1、云是一种常见而重要的自然现象，其为大气中水滴、冰晶或两者的聚合体，占全球陆地面积的60％以上。在气象观测中，云态分析起着至关重要的作用，因为云会影响地球的水循环、气候变化和太阳辐照度。传统地基云观测方式主要为人工观测，此方式严重依赖观测员的经验，无法实现标准化，效率较低。因此，地基云自动观测受到相关学者们的广泛关注。近年来，随着数字图像采集设备的发展，国内外涌现了许多地基全天空云图采集设备，为地基云图自动观测提供了海量数据支撑。地基云图分类主要通过提取云图特征将从地面拍摄到的每张云图像分类到相应的云类中，如卷云、积云、层云、层雨云等。早期的地基云图分类研究依赖人工分类方法，这种方法侧重于纹理、结构和颜色等特征，结合传统的机器学习方法对地面云图像进行分类。传统机器学习方法大多从数字信号分析和数理统计特征的角度出发进行特征描述，而忽略了对云图本身视觉特征的表示和解释。近年来，在不同学科和人工智能交叉融合大背景下，基于深度学习的地基云图分类方法以其优越分类性...
【技术保护点】
1.一种基于注意力卷积的地基云图分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于注意力卷积的地基云图分类方法，其特征在于，训练阶段改进高效通道注意力模块，通过不降维局部跨通道交互优化特征提取方式，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于注意力卷积的地基云图分类方法，其特征在于，推理阶段引入结构重参数化，进行轻量化改进，以降低模型复杂度、减少网络推理时的计算量、加快模型推理和收敛速度，增强网络对地基云图特征的学习能力，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于注意力卷积的地基云图分类方法，其特征在于，模型训...
【技术特征摘要】
1.一种基于注意力卷积的地基云图分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于注意力卷积的地基云图分类方法，其特征在于，训练阶段改进高效通道注意力模块，通过不降维局部跨通道交互优化特征提取方式，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于注意力卷积的地基云图分类方法，其特征在于，推理阶段引入...
【专利技术属性】
技术研发人员：石超君，苏子博，张珂，韩磊乐，项洪印，郑宪，卢翘楚，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，
类型：发明
国别省市：
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