[發明專利]一種基于遷移視覺信息的交叉域地基云圖分類方法

有效

• 申請號: 201710556687.0
• 申請日: 2017-07-10
• 公開（公告）號: CN107392237B
• 公開（公告）日: 2020-07-17
• 發明（設計）人: 張重;李東紅;劉爽;穆嘉松
• 申請（專利權）人: 天津師范大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 北京中政聯科專利代理事務所(普通合伙) 11489
• 代理人: 陳超

本發明實施例公開了一種基于遷移視覺信息的交叉域地基云圖分類方法，該方法包括：對來自源域和目標域的多幅輸入地基云圖預處理得到訓練地基云圖；將訓練地基云圖劃分為多個圖像塊，并在每個圖像塊中稠密提取特征得到圖像塊的特征向量集合；對所有特征向量進行最大化抽取，得到訓練地基云圖的遷移特征向量；基于遷移特征向量進行加權度量學習，得到距離函數，并在最近鄰分類器上使用該距離函數得到地基云圖分類器；獲取來自源域和目標域的測試地基云圖的遷移特征向量，輸入至地基云圖分類器得到地基云圖類別識別結果。本發明能有效挖掘顯著特征信息，充分考慮來自源域和目標域的樣本對以及每個類別的樣本對數量，提高交叉域地基云圖分類的正確率。

技術領域

本發明屬于模式識別技術領域，具體涉及一種基于遷移視覺信息的交叉域地基云圖分類方法。

背景技術

云是由懸浮在大氣中的小水滴、冰晶微粒或兩者混合形成的可見聚合體，是一種重要的常見的天氣現象。通常狀況下，云覆蓋地球表面50％左右，是地氣系統(把地面和大氣看做一個整體，稱為地氣系統)輻射收支的主要調節者，是影響地氣系統輻射平衡和熱量平衡的重要因素，是地球氣候系統的重要影響因素。

地基云圖分類技術是建設地基云圖自動分類系統的基礎，對氣候分析、大氣環流模式和數值天氣預報等具有重要的意義，國內外均已經著手開展相關領域的研究工作。Buch等人對WSI云圖進行了分類，主要考察云圖的紋理特征、位置信息和像元亮度信息，紋理特征采用了LAWS紋理分析法。運用二元決策樹進行高積云、卷云、層云、積云和晴空等5種天空類型的判斷。Singh等人對數字相機得到的云圖進行分類，通過自相關法、灰度共生矩陣法、LAWS能量法等提取出上百種云特征，對積云、濃積云、積雨云、天空和其他云類這5種天空類型分類。Calbo等人采用位于不同地區的TSI和WSC所采集的數據，通過抽取原始圖像的統計信息、傅里葉變換圖像信息和有云無云點的信息對晴空、波狀云、卷云、層狀云和積狀云5類天空類型進行分類，正確率達到76％。孫學金等人提出應用局部二值模式(LocalBinary Pattern，LBP)來表示云圖并對其分類。Liu等人提出顯著性局部二值模式(SalientLocal Binary Pattern，SLBP)和光照不變完備化局部三值模式(Illumination-invariantCompleted Local Ternary Pattern，ICLTP)來表示云圖并對其分類。以上方法都是在同一個數據庫，即同一個域中，做訓練和測試，沒有考慮到交叉域的情況，即在源域(一個數據庫)做訓練，在目標域(另一個數據庫)做測試。在現實生活中，中國有2424個氣象站，每個氣象站收集的數據庫都存在很大的差異，比如地基云圖的拍攝地點、攝像機的分辨率、光照和遮擋都不同，這樣就造成每個數據庫的地基云圖存在很大的差異。雖然以上的地基云圖分類方法在同域做訓練和測試能取得很好的分類效果，但是當在源域做訓練，在目標域做測試時，這些方法的分類準確率就會存在不同程度的下降。

發明內容

本發明的目的是要解決交叉域的地基云圖分類問題，為此，本發明提供了一種基于遷移視覺信息的交叉域地基云圖分類方法。

為了實現所述目的，本發明提出的一種基于遷移視覺信息的交叉域地基云圖分類方法包括以下步驟：

步驟S1，對來自源域和目標域的多幅輸入地基云圖進行預處理，得到多幅訓練地基云圖；

步驟S2，將所述多幅訓練地基云圖分別劃分為多個圖像塊，并在每個圖像塊中稠密提取特征，得到每個圖像塊的特征向量集合；

步驟S3，對所述每個圖像塊的特征向量集合中的所有特征向量進行最大化抽取，將得到的特征向量依次連接，得到所述訓練地基云圖的遷移特征向量；

步驟S4，基于所述訓練地基云圖的遷移特征向量，進行加權度量學習，得到距離函數，并在最近鄰分類器上使用該距離函數構建得到地基云圖分類器；