基于DeepLab v3的西藏地区降雨云团分割方法
基于DeepLab v3的西藏地区降雨云团分割方法
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DOI：
10.11772/j.issn.1001-9081.2019122131
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
王剑庚
中科院分区：
文献类型：
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作者：
张永宏;刘昊;田伟;王剑庚
针对高原地区数值预测法建模复杂,雷达回波外推法易产生累积误差且模型参数难以设置的问题,提出了一种基于改进DeepLab v3网络模型的西藏地区降雨云团的分割方法。首先,通过编码网络中的卷积层和残差模块进行下采样;然后,利用空洞卷积构建多尺度采样模块,并且加入注意力机制模块提取深层高维特征;最后,通过解码网络利用反卷积恢复特征图分辨率。将所提方法与谷歌语义分割网络DeepLab v3等模型在验证集上进行比较,实验结果表明所提方法具有更好的分割性能与泛化能力,其降雨云团分割结果更为准确,平均交并比(Miou)达到0.95,与原始DeepLab v3相比提高了15.54个百分点。在小目标上和非平衡数据集上,该方法可以更准确地分割出降雨云团,为降雨云团监测预警提供参考。