[發(fā)明專利]一種太陽射電頻譜圖像識別方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011371638.8
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112446332A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 嚴發(fā)寶;張衛(wèi)丹;陳耀;武昭;杜清府;蘇艷蕊;杜桂強
• 申請（專利權(quán)）人: 山東大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 濟南圣達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 李圣梅

本公開提出了一種太陽射電頻譜圖像識別方法及系統(tǒng)，包括：將頻譜類型信息作為條件加入深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò)中的生成器，來增加樣本數(shù)量；利用卷積網(wǎng)絡(luò)提取特征的能力加上限定條件對生成器輔以訓(xùn)練；之后將訓(xùn)練好的深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò)中的判別器部分抽取出來，形成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；通過訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的生成網(wǎng)絡(luò)和對抗網(wǎng)絡(luò)后，加上分類器來實現(xiàn)射電頻譜圖的自動生成和分類。本發(fā)明提出的生成模型還可以填補缺失信息。特別是在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，由于真實環(huán)境下，很少有帶標(biāo)注的信息，而且標(biāo)注信息往往依靠高成本的人工標(biāo)注。生成模型，特別是GANs，能夠在很少標(biāo)注樣本的情況下，提高半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的泛化能力。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于條件深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò)的太陽射電頻譜圖像識別方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

本部分的陳述僅僅是提供了與本公開相關(guān)的背景技術(shù)信息，不必然構(gòu)成在先技術(shù)。

太陽爆發(fā)活動會對地球產(chǎn)生嚴重的影響甚至?xí)雇ㄓ嵠鞑暮蛯?dǎo)航系統(tǒng)紊亂，同時伴隨著許多射電現(xiàn)象，而這些現(xiàn)象能夠反饋大量與太陽活動緊密相關(guān)的參數(shù)特征，因此太陽射電研究有著廣闊的科研和應(yīng)用前景。由于高性能觀測設(shè)備的投入，獲取的太陽射電頻譜圖像數(shù)據(jù)量的海量增長對于自動化數(shù)據(jù)分析提出了更高的要求。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對太陽射電頻譜圖像特征的提取和分類識別開始被廣泛研究。

太陽是空間天氣的源頭，太陽活動是在太陽上出現(xiàn)的耀斑、光斑、日冕物質(zhì)的拋射等活動現(xiàn)象的總稱，是由于在太陽大氣層發(fā)生的時烈時弱的電磁過程引起的。自第二次世界大戰(zhàn)被首次觀測以來，太陽射電的相關(guān)觀測與研究得到了快速的發(fā)展，太陽射電的觀測設(shè)備經(jīng)歷了從單頻到多頻全流量觀測、再到射電頻譜觀測、從單頻頻譜成像到多頻頻譜成像發(fā)展歷程。尤其是中國科學(xué)院國家天文臺研制的具有高時間-頻譜分辨率的中國寬帶動態(tài)頻譜儀(SBRS)和中國的明安圖射電頻譜日像儀器(MUSER),在太陽射電觀測中發(fā)揮了重要作用，設(shè)備運行期間發(fā)現(xiàn)了大量射電頻譜精細結(jié)構(gòu)，其帶寬、持續(xù)時間、頻漂率、相對帶寬、瞬時帶寬、偏振等特征參數(shù)對理解太陽爆發(fā)的本質(zhì)有重要的價值和意義。

隨著太陽射電觀測儀器的進步，觀測數(shù)據(jù)逐漸向TB級發(fā)展，人工對觀測數(shù)據(jù)進行校準(zhǔn)和分類等已經(jīng)不符合時代的要求，也無法有效地利用所有數(shù)據(jù)。因此，如何從這些大量的數(shù)據(jù)中提取太陽射電頻譜圖像的特征等，更高效率的進行分類將是研究的重點。深度學(xué)習(xí)近年來更是在圖像領(lǐng)域取得了很高的成就，與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)或者圖像處理等技術(shù)相比，深度學(xué)習(xí)可以通過其網(wǎng)絡(luò)特性，不需要進行人為設(shè)計特征，在模型訓(xùn)練中自動調(diào)整參數(shù)來完成對特征信息的識別，再對圖像進行分類。

Vasili V.Lobzin等人對II型和III型爆發(fā)分別提出了自動檢測方法，具體對于日冕III型射電爆發(fā)使用霍夫變換(Hough Transform)來檢測太陽射電爆發(fā)中的近似直線，依據(jù)得到的直線對III型爆發(fā)分析，達到了84％的識別效果；對于II型的爆發(fā)，通過預(yù)處理、光譜強度變換以及光譜的1/f變換降低II型爆發(fā)線的曲率實現(xiàn)II型爆發(fā)的自動檢測。HoussamSalmane 等人提出了一種自動探測太陽射電爆發(fā)的動態(tài)譜方法，該方法首先分析實時記錄信號的動態(tài)頻譜以消除干擾信號，進一步采用梯度中值濾波器對信號進行平滑降噪處理，最后提出一套基于統(tǒng)計特征的檢測分類系統(tǒng)。國內(nèi)方面，張沛錦等人近期采用了幾種計算機視覺方法，對NDA(Nansay Decameter Array)2012～2017年的數(shù)據(jù)實現(xiàn)了脈沖放電事件數(shù)分布、脈沖的起止頻率、漂移率的頻率依賴性、激勵器速度等統(tǒng)計分析的研究，具體采用霍夫變換識別動態(tài)頻譜中的III型爆發(fā)相關(guān)聯(lián)的線段，采用改進的主動輪廓模型跟蹤爆發(fā)并估計不同頻率信道的頻率漂移率。此外，袁國武等人開展了利用視頻監(jiān)控技術(shù)中運動目標(biāo)檢測方法的太陽射電頻譜圖爆發(fā)研究。

現(xiàn)有技術(shù)主要是基于傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理技術(shù)對射電圖像進行識別和分類，可識別的射電類型有限，識別準(zhǔn)確率不高，并且大都是以整張圖片作為輸入，網(wǎng)絡(luò)通過提取圖片中的全局特征，完成最終的分類任務(wù)。

發(fā)明內(nèi)容