基于深度学习的太阳活动区检测与跟踪方法研究
【摘要】 太阳活动区是各类太阳活动的主要能量来源ꎬ剧烈的太阳活动直接影响人类的生存环境ꎬ因此ꎬ准确地检测与跟踪太阳活动区对监控和预报空间天气非常重要ꎮ基于深度学习框架的YOLOv3~spp和DeepSortꎬ提出了一种太阳活动区检测和跟踪方法(ActiveRegionsDetectionandTrackingMethodꎬARDTM)ꎬ该方法较好地解决了传统图像处理方法易将一个太阳活动区误检测为多个ꎬ或者多个太阳活动区误检测为一个的问题ꎻ及时捕获新产生的太阳活动区和终止跟踪消失的太阳活动区ꎬ有效提高了太阳活动区的跟踪准确率ꎮ实验结果表明ꎬ该方法可以较好地检测和跟踪不同望远镜、不同时间间隔序列图像中的太阳活动区ꎮ
