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J-GLOBAL ID：201802243714135312   整理番号：18A0847286

畳込みニューラルネットワークに基づく衛星画像の雲分類【JST・京大機械翻訳】

Cloud classification of satellite image based on convolutional neural networks

著者 (2件)： Cai Keyang (School Of Information Engineering, Wuhan University of Technology, Wu Han, China) ,  Wang Hong (School Of Information Engineering, Wuhan University of Technology, Wu Han, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSESS  ページ： 874-877  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 衛星画像の雲分類は気象予報の基礎である。従来の機械学習法は,多数の画像特徴を人手で設計し抽出する必要があるが,衛星画像特徴の利用は高くない。本論文は,クラウド分類のために畳込みニューラルネットワークを構築して,それは自動的に特徴を学ぶことができて,分類結果を得ることができた。FY-2C衛星画像に関する実験結果は,深い畳込みニューラルネットワークによって抽出された特徴が衛星雲の分類により好ましいことを示した。深い畳込みニューラルネットワークに基づくクラウド分類の性能は,従来の機械学習方法のものより良い。この方法は高精度と良好なロバスト性を有する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  天気予報 ,  ロバスト性 ,  画像特性 ,  *衛星利用画像
準シソーラス用語： 高精度 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  衛星画像 ,  雲 ,  分類