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摘要
为能够高效地利用红外降雨图进行雨量强度分类,提出了一个融合编码与解码卷积特征的雨量强度识别模型。引入编码与解码卷积于深度卷积神经网络分类模型中,在减少局部信息丢失的同时提取深层次的雨纹信息特征,于编码、解码卷积模块中考虑多尺度感受野卷积,融合不同范围的局部特征,同时在解码时融合相同尺度的编码与解码卷积特征图,提高特征利用率,构建一种融合编码与解码卷积特征的雨量强度识别模型。提出的模型其分类精度优于主流卷积神经网络框架,分类正确率最高达到了91.7%,且进行消融实验,证明编码与解码模块的有效性。
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