【摘 要】
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太阳黑子的观测与识别是太阳物理学的重要任务。通过对太阳黑子的观测与分析,太阳物理学者可以更准确地分析以及预测太阳活动。随着观测仪器的不断进步,太阳全日面图像数据量
【机 构】
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山东大学（威海）机电与信息工程学院,中国科学院光电技术研究所,四川警察学院,中国科学院自适应光学重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11727805,11733005),中国科学院光电技术研究所大学生创新实践训练计划(20184001188)
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太阳黑子的观测与识别是太阳物理学的重要任务。通过对太阳黑子的观测与分析,太阳物理学者可以更准确地分析以及预测太阳活动。随着观测仪器的不断进步,太阳全日面图像数据量也在快速增长。为了快速、准确地进行太阳黑子的自动识别和标注,本文提出了一种两层的太阳黑子识别模型。第一层模型采用深度学习模型YOLO,并使用基于交并比的k均值算法优化YOLO的参数,最终的YOLO模型能够识别绝大多数较大黑子和黑子群,仅有极少数孤立的本影较小的黑子未能识别。为进一步提高这类小黑子的识别率,第二层模型采用AGAST特征检测算法专门识
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