基于地基气辉图像的大气重力波目标识别

作者：陈锦生; 马文臻; 方少峰; 邹自明

来源：计算机工程, 2023, 49(11): 13-23.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0066521

• 重力波
• 深度学习
• 数据扩充
• 目标检测
• 生成对抗网络

子午工程全天空气辉成像仪观测网的逐步完善，积累了海量的气辉图像原始观测数据，但是基于地基气辉观测的大气重力波研究极度依赖人工识别，十分耗时且识别质量难以得到保证，亟需发展一种快速有效的自动识别方法。针对大气重力波标注样本稀缺的问题，在改进Cycle GAN模型的基础上提出一种大气重力波气辉观测数据集扩充算法，仅需标注少量样本即可大幅提升检测算法对大气重力波的识别精度；进一步，利用地基气辉图像识别目标与背景低信噪比的特点，通过对深度学习模型YOLOv5s骨干网络以及边界框预测加以改进，提出一种新的大气重力波智能识别算法。实验结果表明，使用扩增的数据集以及改进的YOLOv5s目标检测算法，在交并比阈值为0.5的情况下平均识别精度达到75.8%，较原始模型提升9.7个百分点，检测速度和平均识别精度均优于对比的主流目标检测算法。

• 单位
  中国科学院大学; 中国科学院国家空间科学中心